Matplotlib 混淆了小时和天
Matplotlib confuses hours and days
我正在尝试绘制一个 pandas DataFrame，其中时间戳作为索引，int 或 float 作为列：
Time
Current_Gen1
Current_Gen2
Current_Gen3
Current_100A_110V
Current_100A_220V
Current_shore_power
Gens_sum
2022-04-01 19:00:00
44.011111
0.0
42.833333
2.000000
19.055556
-0.066667
86.844444
2022-04-01 20:00:00
44.522222
0.0
43.616667
2.000000
17.861111
-0.155556
88.138889
2022-04-01 21:00:00
45.155556
0.0
44.705556
2.005556
18.616667
-0.161111
89.861111
2022-04-01 22:00:00
45.972222
0.0
45.372222
2.000000
19.133333
-0.277778
91.344444
2022-04-01 23:00:00
45.677778
0.0
45.755556
2.000000
20.744444
-0.377778
91.433333
我将它采样到小时以显示更少的点
我想显示日期的主要网格和小时的次要网格
如果让默认设置，我得到这个图：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(r"data.csv", index_col=['Time'], parse_dates=['Time'])
df2 = df.resample('H').mean()
fig_gen_sum, axe = plt.subplots()
df2.plot(ax=axe, y='Gens_sum', grid=True)
default graph
第一期: 不明白为什么有一个日期有完整的描述
当我使用格式化程序获取日期时：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates
df = pd.read_csv(r"data.csv", index_col=['Time'], parse_dates=['Time'])
df2 = df.resample('H').mean()
fig_gen_sum, axe = plt.subplots()
df2.plot(ax=axe, y='Gens_sum', grid=True)
xax = axe.get_xaxis()
xax.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d-%m'))
xax.set_major_locator(dates.DayLocator())
day formatter graph
zoomed formatter graph
第二期：我得到一张图表，如果没看错的话，天数计为小时
我尝试过不同的配置，但结果总是很奇怪
我猜问题出在时间戳的格式上，但我找不到什么
@tdy在post
的评论中给出了回复
解决方案是将选项 x_compat=True 设置为：
df2.plot(ax=axe,x='time', y='Gens_sum', grid=True, x_compat=True)
如 pandas 文档中所述
Pandas includes automatic tick resolution adjustment for regular frequency time-series data. For limited cases where pandas cannot infer the frequency information (e.g., in an externally created twinx), you can choose to suppress this behavior for alignment purposes.
然后我可以得到这个结果：
其他所有内容，包括主要和次要刻度线也可以从那里工作：
fig_gen_sum, axe = plt.subplots()
df2.plot(ax=axe,x='time', y='Gens_sum', grid=True, x_compat=True)
xax = axe.get_xaxis()
xax.set_major_locator(dates.DayLocator())
xax.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%y/%m/%d'))
xax.set_minor_locator(dates.HourLocator(interval=5))
xax.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%H h'))
给出：
我正在尝试绘制一个 pandas DataFrame，其中时间戳作为索引，int 或 float 作为列：
| Time | Current_Gen1 | Current_Gen2 | Current_Gen3 | Current_100A_110V | Current_100A_220V | Current_shore_power | Gens_sum |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2022-04-01 19:00:00 | 44.011111 | 0.0 | 42.833333 | 2.000000 | 19.055556 | -0.066667 | 86.844444 |
| 2022-04-01 20:00:00 | 44.522222 | 0.0 | 43.616667 | 2.000000 | 17.861111 | -0.155556 | 88.138889 |
| 2022-04-01 21:00:00 | 45.155556 | 0.0 | 44.705556 | 2.005556 | 18.616667 | -0.161111 | 89.861111 |
| 2022-04-01 22:00:00 | 45.972222 | 0.0 | 45.372222 | 2.000000 | 19.133333 | -0.277778 | 91.344444 |
| 2022-04-01 23:00:00 | 45.677778 | 0.0 | 45.755556 | 2.000000 | 20.744444 | -0.377778 | 91.433333 |
我将它采样到小时以显示更少的点
我想显示日期的主要网格和小时的次要网格
如果让默认设置，我得到这个图：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv(r"data.csv", index_col=['Time'], parse_dates=['Time'])
df2 = df.resample('H').mean()
fig_gen_sum, axe = plt.subplots()
df2.plot(ax=axe, y='Gens_sum', grid=True)
default graph
第一期: 不明白为什么有一个日期有完整的描述
当我使用格式化程序获取日期时：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates
df = pd.read_csv(r"data.csv", index_col=['Time'], parse_dates=['Time'])
df2 = df.resample('H').mean()
fig_gen_sum, axe = plt.subplots()
df2.plot(ax=axe, y='Gens_sum', grid=True)
xax = axe.get_xaxis()
xax.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d-%m'))
xax.set_major_locator(dates.DayLocator())
day formatter graph
zoomed formatter graph
第二期：我得到一张图表，如果没看错的话，天数计为小时
我尝试过不同的配置，但结果总是很奇怪
我猜问题出在时间戳的格式上，但我找不到什么
@tdy在post
的评论中给出了回复解决方案是将选项 x_compat=True 设置为：
df2.plot(ax=axe,x='time', y='Gens_sum', grid=True, x_compat=True)
如 pandas 文档中所述
Pandas includes automatic tick resolution adjustment for regular frequency time-series data. For limited cases where pandas cannot infer the frequency information (e.g., in an externally created twinx), you can choose to suppress this behavior for alignment purposes.
然后我可以得到这个结果：
其他所有内容，包括主要和次要刻度线也可以从那里工作：
fig_gen_sum, axe = plt.subplots()
df2.plot(ax=axe,x='time', y='Gens_sum', grid=True, x_compat=True)
xax = axe.get_xaxis()
xax.set_major_locator(dates.DayLocator())
xax.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%y/%m/%d'))
xax.set_minor_locator(dates.HourLocator(interval=5))
xax.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%H h'))
给出：