与熊猫数据框中的日期绘制一致

Question

熊猫有时决定以不同的方式绘制带有timeindex的DataFrame。

我正在使用df.plot()绘制一个熊猫时间序列DataFrame，并在不同的列上得到不同的行为，如日期如何显示以及为什么不明白。 我正在绘制6月18日的数据，因此x轴有时以非常混乱的方式显示小时06：00、08：00等，有时还显示日期/小时：06-18 06、06-18 08， ... 为什么？

Answer 1

让我们创建一个最小的示例。数据之间的平均间隔为5小时（5h00、10h00、15h00）。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

index = pd.to_datetime(["2019-09-11 05:00:00", 
                        "2019-09-11 10:00:30",
                        "2019-09-11 15:00:00"])

pd.DataFrame({"x" : [1,2,4], "y" : [3,4,4]}, index=index).plot()
plt.show()

它将导致以下情节：

现在，让我们将30秒添加到日期时间之一

index = pd.to_datetime(["2019-09-11 05:00:00",
                        "2019-09-11 10:00:30",  # <-- added 30 seconds here
                        "2019-09-11 15:00:00"])

现在数据不再等距分布了，结果是这样的：

因此，在后一种情况下，熊猫does not consider it as "ts_plot"。 “ ts”大概代表时间序列，但是无论如何，人们都可以认为两者都是时间序列。但是，当然不能对后一种情况进行重采样-这似乎是潜在的区别。
不幸的是，熊猫将格式化程序与这种时间序列联系在一起，无法手动更改。

通过将x_compat=True放入plot函数中，可以获得一致的结果。这将确保不使用独立于数据的“ ts”形轴。它将始终导致第二种情节。

df.plot(x_compat=True)

这样做的好处是，您可以通过matplotlib.dates formatters and locators手动更改那些正态图的格式。

Answer 2

当一列缺少值时，似乎会发生这种情况。在左侧的图表中，所有值都存在，在右侧的图表中，上午9点至上午10点之间缺少值。