绘制Dataframe列 - datetime [英] Plotting Dataframe column - datetime

问题描述

我有一个日期时间列，时间相当随机，格式为：

  time 
 -08 11:29:30 
 2016-07-08 11:30:02 
  

现在我把它转换成datetime：

  df ['time2'] = pd.to_datetime（df ['time']）
  

然后我想使用matplotlib绘制，但不起作用：

  plt.plot（df。['time']，df ['y']）
  pre> 
 
 
我尝试将其转换为int，但是在绘制
 
 $ b时，我无法弄明白如何格式化$ b 
  df ['time_int'] = df ['time2']。astype（np.int64）
  
任何帮助都会很棒！
解决方案
我想你可以使用< a href =http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.plot.html =nofollow noreferrer>  Series.plot  ，所以第一个 
 
 
 
另一个解决方案是：
 code> df ['time'] = pd.to_datetime（df.time）
 df.plot（x ='time'，y ='y'）
 plt.show（）
  
 
I have a datetime column with pretty random increments of time, format is:
time
2016-07-08 11:29:30
2016-07-08 11:30:02
Now I convert it to datetime:
df['time2'] = pd.to_datetime(df['time'])
Then I want to plot it using matplotlib, but it doesn't work: 
plt.plot(df.['time'],df['y'])
I've tried converting it to an int, but then I can't figure out how to format it when plotting
 df['time_int'] = df['time2'].astype(np.int64)
Any help would be awesome!
解决方案
I think you can use Series.plot, so first set_index from column time:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'y': {0: 1, 1: 2, 2: 4}, 
                   'time': {0: '2016-07-08 11:29:30', 1: '2016-07-08 11:30:02', 2: '2016-07-08 11:31:52'}})

print (df)
                  time  y
0  2016-07-08 11:29:30  1
1  2016-07-08 11:30:02  2
2  2016-07-08 11:31:52  4

df['time'] = pd.to_datetime(df.time)

print (df.set_index('time').y)
time
2016-07-08 11:29:30    1
2016-07-08 11:30:02    2
2016-07-08 11:31:52    4
Name: y, dtype: int64

df.set_index('time').y.plot()
plt.show()
 

Another solution is:
df['time'] = pd.to_datetime(df.time)
df.plot(x='time', y='y')
plt.show()


                        
这篇关于绘制Dataframe列 -  datetime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！