


Pandas Dataframe-Liniendiagramm zeigt Datum auf der X-Achse an
Beim Erstellen eines Liniendiagramms eines Pandas Dataframe mit Datums-/Uhrzeitwerten auf der Es ist wichtig, die Kompatibilität zwischen Pandas und Matplotlib Datetime-Handhabung zu berücksichtigen. Standardmäßig verwenden Pandas und Matplotlib unterschiedliche Datums-/Uhrzeitformate, was zu Problemen mit der Achsenformatierung führen kann.
Problemhintergrund:
Ihr Codeausschnitt veranschaulicht dieses Problem: Verwendung von pd .to_datetime, um die Spalte „Datum“ in Datetime-Objekte zu konvertieren und sie als Index festzulegen, erstellt eine Pandas-Datetime-Achse. Das direkte Hinzufügen des DateFormatter zu dieser Achse führt jedoch nicht zu der erwarteten Datumsformatierung.
Ursache:
Die Nichtübereinstimmung entsteht, weil Pandas ein eigenes Datum/Uhrzeit-Format verwendet unterscheidet sich von der von Matplotlib verwendeten. Der Versuch, diese Formate zu mischen, kann zu unerwarteten Ergebnissen führen.
Lösung:
Um diese Inkompatibilität zu beheben, haben Sie zwei Möglichkeiten:
1. Aktivieren Sie die x-Achsen-Kompatibilität in Pandas:
Fügen Sie x_compat=True hinzu, wenn Sie den Datenrahmen zeichnen. Dadurch wird Pandas angewiesen, die Datums-/Uhrzeitformatierung von matplotlib für die x-Achse zu verwenden.
df.plot(x_compat=True)
2. Verwenden Sie matplotlib direkt für die Datums-/Uhrzeitformatierung:
Anstatt die integrierten Plotfunktionen von Pandas zu verwenden, können Sie einen Plot direkt mit matplotlib erstellen. Dadurch können Sie die gesamte Palette der Datums-/Uhrzeitformatierungsoptionen von Matplotlib nutzen.
plt.plot(df['date'], df['ratio1'])
Mit dem DateFormatter aus dem Datumsmodul von Matplotlib können Sie die gewünschte Datumsformatierung erreichen:
ax = df.plot(x_compat=True, figsize=(6, 4)) ax.xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator()) ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d\n\n%a')) ax.invert_xaxis() ax.get_figure().autofmt_xdate(rotation=0, ha="center")
Indem Sie diese nutzen Mit diesen Methoden können Sie sicherstellen, dass die x-Achse Ihres Liniendiagramms Datumsangaben korrekt anzeigt und so Inkonsistenzen zwischen Pandas und matplotlib bei der Datums-/Uhrzeitverarbeitung vermeiden.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie zeige ich Daten auf der X-Achse eines Pandas-Liniendiagramms an?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Wie lehre ich innerhalb von 10 Stunden die Grundlagen für Computer -Anfänger für Programmierungen? Wenn Sie nur 10 Stunden Zeit haben, um Computer -Anfänger zu unterrichten, was Sie mit Programmierkenntnissen unterrichten möchten, was würden Sie dann beibringen ...

Wie kann man nicht erkannt werden, wenn Sie Fiddlereverywhere für Man-in-the-Middle-Lesungen verwenden, wenn Sie FiddLereverywhere verwenden ...

Laden Sie Gurkendateien in Python 3.6 Umgebungsbericht Fehler: ModulenotFoundError: Nomodulennamen ...


Heiße KI -Werkzeuge

Undresser.AI Undress
KI-gestützte App zum Erstellen realistischer Aktfotos

AI Clothes Remover
Online-KI-Tool zum Entfernen von Kleidung aus Fotos.

Undress AI Tool
Ausziehbilder kostenlos

Clothoff.io
KI-Kleiderentferner

AI Hentai Generator
Erstellen Sie kostenlos Ai Hentai.

Heißer Artikel

Heiße Werkzeuge

SAP NetWeaver Server-Adapter für Eclipse
Integrieren Sie Eclipse mit dem SAP NetWeaver-Anwendungsserver.

Senden Sie Studio 13.0.1
Leistungsstarke integrierte PHP-Entwicklungsumgebung

SecLists
SecLists ist der ultimative Begleiter für Sicherheitstester. Dabei handelt es sich um eine Sammlung verschiedener Arten von Listen, die häufig bei Sicherheitsbewertungen verwendet werden, an einem Ort. SecLists trägt dazu bei, Sicherheitstests effizienter und produktiver zu gestalten, indem es bequem alle Listen bereitstellt, die ein Sicherheitstester benötigen könnte. Zu den Listentypen gehören Benutzernamen, Passwörter, URLs, Fuzzing-Payloads, Muster für vertrauliche Daten, Web-Shells und mehr. Der Tester kann dieses Repository einfach auf einen neuen Testcomputer übertragen und hat dann Zugriff auf alle Arten von Listen, die er benötigt.

Dreamweaver CS6
Visuelle Webentwicklungstools

MantisBT
Mantis ist ein einfach zu implementierendes webbasiertes Tool zur Fehlerverfolgung, das die Fehlerverfolgung von Produkten unterstützen soll. Es erfordert PHP, MySQL und einen Webserver. Schauen Sie sich unsere Demo- und Hosting-Services an.