我刚刚将pandas从0.17.1更新到0.21.0以利用一些新的功能，并遇到matplotlib的兼容性问题（我也更新到最新的2.1.0）。特别是，Timestamp对象似乎发生了显着变化。
我碰巧还有另一台机器仍在运行旧版本的pandas（0.17.1）/ matplotlib（1.5.1），我曾用它来比较差异：
两个版本都将我的DataFrame索引显示为dtype='datetime64[ns]
DatetimeIndex(['2017-03-13', '2017-03-14', ... '2017-11-17'], type='datetime64[ns]', name='dates', length=170, freq=None)
但是在致电type(df.index[0])时，0.17.1会给pandas.tslib.Timestamp，而0.21.0会给pandas._libs.tslib.Timestamp。
以df.index作为x轴绘图时：
plt.plot(df.index, df['data'])
matplotlibs将x轴标签格式化为pandas 0.17.1的日期，但无法识别pandas 0.21.0并简单地给出原始数1.5e18（以纳秒为单位的纪元时间）。
我还有一个自定义光标，通过在x值上使用matplotlib.dates.DateFormatter来报告图表上的点击位置，该值在0.21.0时失败：
OverflowError: signed integer is greater than maximum
我可以在调试中看到，报告的x值约为736500（即自0年以来的日数）为0.17.1，但约为1.5e18（即纳秒时间段）为0.21.0。
我对matplotlib和熊猫之间的兼容性中断感到惊讶，因为它们显然是大多数人一起使用的。我是否错过了上面为新版本调用上述情节函数的方法？
如上所述 更新，我更喜欢直接使用给定的轴对象调用plot，但仅仅是为了它，我尝试调用DataFrame本身的绘图方法{{ 1}}。完成此操作后，所有后续绘图都会正确识别同一个python会话中的Timestamp 。就像设置了一个环境变量一样，因为我可以重新加载另一个DataFrame或用df.plot()创建另一个轴，而subplots没有出现在哪里。这真的闻起来像一个臭虫，因为最新的熊猫文档说pandas：
1.5e18但显然它对python会话做了一些事情，以便后续的图正确地处理Timestamp索引。
事实上，只需在上面的pandas链接中运行示例：
The plot method on Series and DataFrame is just a simple wrapper around plt.plot()
根据是否调用import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
，以下图表正确地将x轴格式化为日期：
ts.plot()调用成员图后，随后在新系列或DataFrame上调用plt.plot(ts.index,ts)
plt.show()
将自动格式化，无需再次调用成员绘图方法。
答案 0 :(得分：14)
最近发布的pandas 0.21有一个issue with pandas datetimes and matplotlib，它在导入时不再注册其转换器。一旦你使用这些转换器（在熊猫中），它们就会被matplotlib注册并自动使用。
解决方法是手动注册它们，
import pandas.plotting._converter as pandacnv
pandacnv.register()
无论如何，这个问题在pandas和matplotlib方面都是众所周知的，因此对于下一个版本会有一些修复。熊猫正在考虑readding the register在一个上升的版本中。所以这个问题可能只是暂时存在。一个选项也是恢复到pandas 0.20.x，这不应该发生。
更新：这不再是当前版本的matplotlib（2.2.2）/ pandas（0.23.1）的问题，可能还有很多自2017年12月左右发布以来已修复的版本。
答案 1 :(得分：8)
在pandas github上打开issue之后，我了解到这确实是pandas和matplotlib之间关于单位转换器自动注册的已知issue。实际上，它列在我之前未见过的新page内，以及注册转换器的正确方法：
from pandas.tseries import converter
converter.register()
第一次在Series或DataFrame上调用成员绘图方法时也会这样做，这解释了我在上面观察到的内容。
似乎已经完成了matplotlib应该为pandas datetime实现一些基本支持的意图，但实际上某种类型的弃用警告对于这样的中断可能是有用的。然而，直到matplotlib实际上实现了这种支持（或某种惰性注册机制），实际上我总是将这两行放在pandas导入中。所以我不确定为什么pandas会想要在matplotlib方面准备就绪之前禁用导入时的自动注册。
答案 2 :(得分：0)
看起来这个问题已经在 matplotlib 的未来版本中修复了。
尝试运行“pip install --upgrade matplotlib”。
我遇到了同样的问题“AttributeError: 'numpy.datetime64' object has no attribute 'toordinal'”。升级包 matplotlib 时已修复。