Pandas 时间序列

试图在Y轴上用值在x轴上绘制YYYY:MM:DD HH:MM:SS

“df=xxxx”是

         tagName   tagValue            tagTimestamp
0   Oil Pressure  52.512268 2018-09-17 12:20:03.099
1   Oil Pressure  52.443478 2018-09-17 12:20:02.598
2   Oil Pressure  48.912914 2018-09-17 12:20:02.348
4   Oil Pressure  45.463978 2018-09-17 12:20:01.848
5   Oil Pressure  50.580151 2018-09-17 12:20:01.598
6   Oil Pressure  49.411255 2018-09-17 12:20:01.348
8   Oil Pressure  48.072506 2018-09-17 12:20:01.146

运行

df.plot（kind='scatter'，x='tagTimestamp'，y='tagvalue'，color='red'）

返回错误

ValueError:scatter要求x列为数字

我希望将整个日期时间保留在x列中。我已经审阅了与本主题密切相关的所有堆栈帖子，但未能成功地将其转换并打印出来

df.d类型：

tagName                 object
tagValue               float64
tagTimestamp    datetime64[ns]
dtype: object 

---

这对我有用，这就是你想要的吗

import pandas as pd

data.dtypes

给出：

tagValue               float64
tagTimestamp    datetime64[ns]
dtype: object

以下是数据：

tagValue            tagTimestamp
0  52.512268 2018-09-17 12:20:03.099
1  52.443478 2018-09-17 12:20:02.598
2  48.912914 2018-09-17 12:20:02.348
3  45.463978 2018-09-17 12:20:01.848
4  50.580151 2018-09-17 12:20:01.598
5  49.411255 2018-09-17 12:20:01.348
6  48.072506 2018-09-17 12:20:01.146

然后以折线图而不是散点图的形式绘制：

data.plot(x = 'tagTimestamp')

给出：

tagValue               float64
tagTimestamp    datetime64[ns]
dtype: object

---

您可以使用matplotlib的

散点

plt.scatter(df["tagTimestamp"].values, df["tagValue"].values)

完整示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

t = ["2018-09-17 12:20:03.099", "2018-09-17 12:20:02.598", "2018-09-17 12:20:02.348", "2018-09-17 12:20:01.848",
     "2018-09-17 12:20:01.598", "2018-09-17 12:20:01.348", "2018-09-17 12:20:01.146"]

df = pd.DataFrame({"time" : t, "value" : np.random.rand(len(t))})
df["time"] = pd.to_datetime(df["time"])

print(df.dtypes)   # time     datetime64[ns]
                   # value           float64
                   # dtype: object

plt.scatter(df["time"].values, df["value"], color="red")

---

X轴缺少值且间距不均匀。您不能将其转换为连续查看的比例，以获得当前的趋势图。