由于日期时间值的错误解析，在 Matplotlib 中使用日期时间索引绘制 pd df 会导致 ValueError

Question

我正在尝试绘制 pandas.DataFrame，但出现无法解释的 ValueError。这是导致问题的示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from io import StringIO
import matplotlib.dates as mdates

weekday_fmt = mdates.DateFormatter('%a %H:%M')
test_csv = 'datetime,x1,x2,x3,x4,x5,x6\n' \
           '2021-12-06 00:00:00,8,42,14,23,12,2\n' \
           '2021-12-06 00:15:00,17,86,68,86,92,45\n' \
           '2021-12-06 00:30:00,44,49,81,26,2,95\n' \
           '2021-12-06 00:45:00,35,78,33,18,80,67'
test_df = pd.read_csv(StringIO(test_csv), index_col=0)
test_df.index = pd.to_datetime(test_df.index)
plt.figure()
ax = test_df.plot()
ax.set_xlabel(f'Weekly aggregation')
ax.set_ylabel('y-label')
fig = plt.gcf()
fig.set_size_inches(12.15, 5)
ax.get_legend().remove()
ax.xaxis.set_major_formatter(weekday_fmt) # This and the following line are the ones causing the issues
ax.xaxis.set_minor_formatter(weekday_fmt)
plt.show()

如果两个格式化行被删除，代码会运行，但如果我把它们留在那儿，我会得到一个 ValueError：ValueError: Date ordinal 27312480 converts to 76749-01-12T00:00:00.000000 (using epoch 1970-01-01T00:00:00), but Matplotlib dates must be between year 0001 and 9999.

原因好像是pandas中datetime的转换和matplotlib不兼容。这可能可以通过不使用 pandas 的内置 plot 函数来规避。还有别的办法吗？谢谢！

我的包版本是：

pandas                    1.3.4 
numpy                     1.19.5 
matplotlib                3.4.2 
python                    3.8.10

Answer 1

感谢 Jody Klymak 和 MrFuppes 的评论，我发现答案很简单 ax = test_df.plot(x_compat=True)。对于将来遇到此问题的任何人，这里是对正在发生的事情的完整解释：

使用绘图函数时，pandas 接管 x-tick 的格式（可能还有其他功能）。显示给 matplotlib 的选定 x-tick-values 不需要与人们期望的相符。在所示示例中，函数 ax.get_xlim() returns (27312480.0, 27312525.0)。使用 x_compat=True 强制 pandas 将正确的值移交给 matplotlib，然后在其中进行格式化。由于我从收到的错误消息中不清楚这一点，因此 post 可能会帮助未来的观众搜索该错误消息。

由于日期时间值的错误解析，在 Matplotlib 中使用日期时间索引绘制 pd df 会导致 ValueError

Plotting pd df with datetime index in Matplotlib results in ValueError due to wrong parsing of datetime values

python

formatting

datetime

matplotlib

pandas