Matplotlib/Pandas散点图在日期'失败；三角洲和x27；

我试图将数据可视化，使之与某个事件日期之后的时间差相关

我从一系列日期中减去事件的日期

尝试使用“散布”进行绘图时失败，出现以下错误：

TypeError: Cannot cast scalar from dtype('<m8[ns]') to dtype('<m8') according to the rule 'same_kind'

---

您可以使用

np.timedelta64

将

TimedeltaIndex

转换为

float64索引。例如，要以秒为单位绘制
delta_日期
，请使用

delta_dates = (pd.to_datetime(dates) - pd.to_datetime("Tue  9 Jun 23:39:11 CEST 2015")) / np.timedelta64(1, "s")

然后使用
ax.scatter
可以使用
np.timedelta64
将
TimedeltaIndex
转换为
float64索引。例如，要以秒为单位绘制
delta_日期
，请使用

delta_dates = (pd.to_datetime(dates) - pd.to_datetime("Tue  9 Jun 23:39:11 CEST 2015")) / np.timedelta64(1, "s")

然后，这适用于
ax.scatter
顺便问一下，保存实际增量的x标签的最佳方法是什么？我不确定你所说的“实际增量”是什么意思。你的意思是你在问题中定义的
delta_dates
，即
TimedeltaIndex
？我不确定这是否是最优雅的解决方案，但我会做
xticks=ax.get_xticks（）
，将其转换为带有
date\u labels=pd.TimedeltaIndex（xticks，“s”）的TimedeltaIndex
，然后用
ax将它们设置为新的刻度标签。设置刻度标签（日期标签）
。顺便问一下，保存实际三角洲的x标签的最佳方法是什么？我不确定“实际三角洲”是什么意思。你的意思是你在问题中定义的
delta_dates
，即
TimedeltaIndex
？我不确定这是否是最优雅的解决方案，但我会做
xticks=ax.get_xticks（）
，将其转换为带有
date\u labels=pd.TimedeltaIndex（xticks，“s”）的TimedeltaIndex
，然后使用
ax将它们设置为新的刻度标签。设置刻度标签（日期标签）
。