使用datetime64作为x轴的Seaborn regplot [英] Seaborn regplot using datetime64 as the x axis

问题描述

我有一个看起来像这样的数据框:

I have a dataframe looks like this:

date         score  
2017-06-04    90
2017-06-03    80
2017-06-02    70

当我尝试这样做时:

sns.regplot(x=date, y=score, data=df)

我遇到一个错误:

TypeError: reduction operation 'mean' not allowed for this dtype

日期的dtype是datetime64[ns]，分数列的int64.

The dtype for date is datetime64[ns], and int64 for the score column.

如何隐藏date列，以使regplot起作用?

How can I covert the date column so that regplot will work?

推荐答案

Seaborn不支持regplot中的日期时间，但这是一个丑陋的骇客:

Seaborn doesn't support datetimes in regplot but here's an ugly hack:

df = df.sort_values('date')
df['date_f'] = pd.factorize(df['date'])[0] + 1
mapping = dict(zip(df['date_f'], df['date'].dt.date))

ax = sns.regplot('date_f', 'score', data=df)
labels = pd.Series(ax.get_xticks()).map(mapping).fillna('')
ax.set_xticklabels(labels)

产生

这是时间序列回归中使用的主要方法.如果您有每日数据，则将第1天编码为1，并随着日期的增加而增加数字.假设您有一个规则间隔的时间序列.

This is the main approach used in time-series regression. If you have daily data, you code day 1 as 1 and increase the number as the days go by. This assumes you have a regularly-spaced time series.

这篇关于使用datetime64作为x轴的Seaborn regplot的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！