Matplotlib 的 fill_between 不适用于 plot_date，还有其他选择吗？

Question

我想像这样创建一个情节：

代码：

P.fill_between(DF.start.index, DF.lwr, DF.upr, facecolor='blue',   alpha=.2)
P.plot(DF.start.index, DF.Rt, '.')

但在 x 轴上有日期，像这样（没有带）：

代码：

P.plot_date(DF.start, DF.Rt, '.')

问题是当 x 值为 date_time 个对象时 fill_between 失败。

有人知道解决方法吗？ DF 是一个 pandas DataFrame。

Answer 1

如果您显示 df 是如何定义的，将会有所帮助。 df.info() 报告了什么？这将向我们展示列的数据类型。

日期有多种表示方式：字符串、整数、浮点数、datetime.datetime、NumPy datetime64s、Pandas 时间戳或 Pandas DatetimeIndex。绘制它的正确方法取决于你有什么。

如果 df.index 是 DatetimeIndex：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

index = pd.date_range(start='2000-1-1', end='2015-1-1', freq='M')
N = len(index)
poisson = (stats.poisson.rvs(1000, size=(N,3))/100.0)
poisson.sort(axis=1)
df = pd.DataFrame(poisson, columns=['lwr', 'Rt', 'upr'], index=index)

plt.fill_between(df.index, df.lwr, df.upr, facecolor='blue', alpha=.2)
plt.plot(df.index, df.Rt, '.')
plt.show()

如果索引有日期的字符串表示，那么（使用 Matplotlib 版本 1.4.2）你会得到一个 TypeError:

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

index = pd.date_range(start='2000-1-1', end='2015-1-1', freq='M')
N = len(index)
poisson = (stats.poisson.rvs(1000, size=(N,3))/100.0)
poisson.sort(axis=1)
df = pd.DataFrame(poisson, columns=['lwr', 'Rt', 'upr'])

index = [item.strftime('%Y-%m-%d') for item in index]
plt.fill_between(index, df.lwr, df.upr, facecolor='blue', alpha=.2)
plt.plot(index, df.Rt, '.')
plt.show()

产量

  File "/home/unutbu/.virtualenvs/dev/local/lib/python2.7/site-packages/numpy/ma/core.py", line 2237, in masked_invalid
    condition = ~(np.isfinite(a))
TypeError: Not implemented for this type

在这种情况下，修复方法是将字符串转换为时间戳：

index = pd.to_datetime(index)

Answer 2

关于chilliq报错：

TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs 
  could not be safely coerced to any supported types according to the casting 
  rule ''safe''

如果使用 fill_between 时 DataFrame 列具有 "object" dtype，则可以生成此内容。更改示例列类型然后尝试绘制，如下所示，导致上述错误：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

index = pd.date_range(start='2000-1-1', end='2015-1-1', freq='M')
N = len(index)
poisson = (stats.poisson.rvs(1000, size=(N,3))/100.0)
poisson.sort(axis=1)
df = pd.DataFrame(poisson, columns=['lwr', 'Rt', 'upr'], index=index)
dfo = df.astype(object)

plt.fill_between(df0.index, df0.lwr, df0.upr, facecolor='blue', alpha=.2)
plt.show()

从 dfo.info() 我们看到列类型是 "object":

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 180 entries, 2000-01-31 to 2014-12-31
Freq: M
Data columns (total 3 columns):
lwr    180 non-null object
Rt     180 non-null object
upr    180 non-null object
dtypes: object(3)
memory usage: 5.6+ KB

确保 DataFrame 具有数字列将解决问题。为此我们可以使用pandas.to_numeric进行转换，如下：

dfn = dfo.apply(pd.to_numeric, errors='ignore')

plt.fill_between(dfn.index, dfn.lwr, dfn.upr, facecolor='blue', alpha=.2)
plt.show()

Answer 3

我在使用 fill_between 时遇到了类似的错误：

ufunc 'bitwise_and' not supported

然而，在我的例子中，错误的原因是相当愚蠢的。我正在传递颜色参数，但没有明确的参数名称，这导致它成为名为 where 的 #4 参数。因此，只需确保关键字参数具有关键即可解决问题：

ax.fill_between(xdata, highs, lows, color=color, alpha=0.2)

Answer 4

我认为 none 的答案解决了原始问题，他们都做了一点改动。

如果你想绘制时间增量，你可以使用这个解决方法

ax = df.Rt.plot()
x = ax.get_lines()[0].get_xdata().astype(float)
ax.fill_between(x, df.lwr, df.upr, color="b", alpha=0.2)
plt.show()

这项工作不符合您的情况。通常，唯一需要注意的是，您始终需要使用 pandas 绘制索引，然后从艺术家那里获取坐标。我确信通过查看 pandas 代码，人们实际上可以找到他们如何绘制时间增量。然后可以将其应用于代码，不再需要第一个图。

Matplotlib 的 fill_between 不适用于 plot_date，还有其他选择吗？

Matplotlib's fill_between doesnt work with plot_date, any alternatives?

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