Python 以日期为X轴的Seaborn条形图
我尝试创建时间序列数据集的条形图,但未成功。我尝试将日期转换为Datetime对象、时间戳对象、基本字符串、浮点和整数。无论我做什么,都会出现以下错误:Python 以日期为X轴的Seaborn条形图,python,pandas,datetime,matplotlib,seaborn,Python,Pandas,Datetime,Matplotlib,Seaborn,我尝试创建时间序列数据集的条形图,但未成功。我尝试将日期转换为Datetime对象、时间戳对象、基本字符串、浮点和整数。无论我做什么,都会出现以下错误:TypeError:float()参数必须是字符串或数字,而不是“Timestamp”下面是一些产生错误的最小示例: 在这里,“Date”对象是类型,所以我知道为什么这不起作用: 然后,我尝试将日期浮动,打算将其格式化为之后的日期,但这仍然不起作用: 我也试着把它们变成整数,但没有用: 我尝试了许多其他的变化,都产生了相同的错误。我甚至将它与其他
TypeError:float()参数必须是字符串或数字,而不是“Timestamp”
下面是一些产生错误的最小示例:
Date,WSA,WSV,WDV,WSM,SGT,T2M,T10M,DELTA_T,PBAR,SRAD,RH,PM25,AQI,count
2015-01-01,1.0708333333333335,0.8750000000000001,132.95833333333334,3.4708333333333337,35.39166666666667,30.72916666666667,30.625,-0.11666666666666667,738.8249999999998,72.66666666666667,99.75416666666666,24.80833333333333,73.30793131580873,0.0
2015-01-02,1.1086956521739129,0.9391304347826086,148.47826086956522,3.734782608695653,32.46521739130434,34.39130434782609,34.27826086956521,-0.11739130434782602,738.3478260869565,61.39130434782609,100.01304347826084,23.500000000000004,64.15072523318715,4.0
2015-01-03,1.0173913043478258,0.7173913043478259,168.04347826086956,3.773913043478261,42.71739130434783,36.24782608695652,36.160869565217396,-0.09565217391304348,739.4434782608695,49.60869565217392,100.76956521739132,20.460869565217394,55.65271063058384,0.0
2015-01-04,1.0,0.6,159.95833333333334,3.85,49.15,38.8875,38.66666666666666,-0.225,741.5000000000001,31.54166666666667,101.47916666666669,13.012499999999998,46.835258118800965,0.0
2015-01-05,1.0333333333333334,0.4416666666666667,137.0,4.0,57.56666666666666,42.99583333333333,42.94583333333333,-0.04999999999999995,742.5333333333333,44.58333333333334,101.00416666666666,16.654166666666665,52.420271225456766,4.0
2015-01-06,0.7818181818181817,0.5590909090909091,114.72727272727272,3.654545454545455,42.86818181818182,40.7409090909091,41.09545454545454,0.36818181818181817,740.9045454545453,48.27272727272727,100.57727272727274,21.954545454545453,67.31833852518514,6.0
2015-01-07,0.9739130434782608,0.8304347826086954,110.82608695652172,3.956521739130436,30.817391304347833,40.36521739130435,40.59565217391304,0.22173913043478266,739.8652173913043,60.04347826086956,100.19565217391305,24.456521739130434,72.3472505968891,6.0
2015-01-08,0.9833333333333336,0.8250000000000001,156.5,4.208333333333333,32.67083333333333,41.520833333333336,41.36666666666667,-0.12916666666666668,736.35,69.58333333333333,99.95833333333331,22.274999999999995,65.77072473472253,10.0
2015-01-09,0.9583333333333331,0.7291666666666669,133.70833333333334,3.3791666666666664,39.645833333333336,42.279166666666654,42.15833333333333,-0.11666666666666665,735.2041666666665,60.41666666666666,100.04166666666669,19.370833333333334,59.08512936837911,10.0
2015-01-10,0.9666666666666668,0.7583333333333336,164.5,3.675,37.34583333333333,42.96250000000001,42.775,-0.2,734.2875,41.5,100.12083333333337,14.658333333333335,49.31465266245389,0.0
- 函数中的转换是将
从float转换为datetime数据类型'count'
- 使用发布的示例数据
将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
导入seaborn作为sns
路径='data/test.csv'
df=pd.read\u csv(路径,解析日期=['Date'],索引列=['Date']))
#显示(df)
WSA WSV WDV WSM中士T2M T10M DELTA_T PBAR SRAD RH PM25 AQI计数
日期
2015-01-01 1.070833 0.875000 132.958333 3.470833 35.391667 30.729167 30.625000 -0.116667 738.825000 72.666667 99.754167 24.808333 73.307931 0.0
2015-01-02 1.108696 0.939130 148.478261 3.734783 32.465217 34.391304 34.278261 -0.117391 738.347826 61.391304 100.013043 23.500000 64.150725 4.0
2015-01-03 1.017391 0.717391 168.043478 3.773913 42.717391 36.247826 36.160870 -0.095652 739.443478 49.608696 100.769565 20.460870 55.652711 0.0
2015-01-04 1.000000 0.600000 159.958333 3.850000 49.150000 38.887500 38.666667 -0.225000 741.500000 31.541667 101.479167 13.012500 46.835258 0.0
2015-01-05 1.033333 0.441667 137.000000 4.000000 57.566667 42.995833 42.945833 -0.050000 742.533333 44.583333 101.004167 16.654167 52.420271 4.0
2015-01-06 0.781818 0.559091 114.727273 3.654545 42.868182 40.740909 41.095455 0.368182 740.904545 48.272727 100.577273 21.954545 67.318339 6.0
2015-01-07 0.973913 0.830435 110.826087 3.956522 30.817391 40.365217 40.595652 0.221739 739.865217 60.043478 100.195652 24.456522 72.347251 6.0
2015-01-08 0.983333 0.825000 156.500000 4.208333 32.670833 41.520833 41.366667 -0.129167 736.350000 69.583333 99.958333 22.275000 65.770725 10.0
2015-01-09 0.958333 0.729167 133.708333 3.379167 39.645833 42.279167 42.158333 -0.116667 735.204167 60.416667 100.041667 19.370833 59.085129 10.0
2015-01-10 0.966667 0.758333 164.500000 3.675000 37.345833 42.962500 42.775000 -0.200000 734.287500 41.500000 100.120833 14.658333 49.314653 0.0
#重采样平均值
dfr=df.重采样('W')。平均值()
#将重新采样的总和添加到dfr
dfr['mean']=df['count'].重采样('W').sum()
#重置索引
dfr=dfr.reset_index()
#显示器(dfr)
日期WSA WSV WDV WSM军士T2M T10M DELTA_T PBAR SRAD RH PM25 AQI计数平均值
0 2015-01-04 1.049230 0.782880 152.359601 3.707382 39.931069 35.063949 34.932699 -0.138678 739.529076 53.802083 100.503986 20.445426 59.986656 1.0 4.0
1 2015-01-11 0.949566 0.690615 136.210282 3.812261 40.152457 41.810743 41.822823 0.015681 738.190794 54.066590 100.316321 19.894900 61.042728 6.0 36.0
#绘图dfr
图,ax=plt.子批次(图尺寸=(16,10))
图=sns.条形图(x='Date',y='count',data=dfr)
#配置从datetime到date的xaxis刻度
x_dates=dfr.Date.dt.strftime(“%Y-%m-%d”)。排序_值().unique()
ax.set_xticklabels(标签=x_日期,旋转=90,ha='right')
plt.show()
是的,我的问题是在重新采样计数之前重新采样df时重置索引,这不知何故使程序无法跟踪我的“计数”变量,该变量随后被NaN覆盖,随后在进一步重新采样时被时间戳索引覆盖。我感谢你的帮助!
dates = mdates.datestr2num(weekly_df.Date.astype(str))
weekly_df['n_dates'] = dates
sns.barplot(x = 'n_dates', y='count', data = weekly_df)
plt.show()
dates = mdates.datestr2num(weekly_df.Date.astype(str))
dates = dates.astype(int)
dates = pd.Series(dates)
weekly_df['n_dates'] = dates
sns.barplot(x = 'n_dates', y='count', data = weekly_df)
plt.show()
Date,WSA,WSV,WDV,WSM,SGT,T2M,T10M,DELTA_T,PBAR,SRAD,RH,PM25,AQI,count
2015-01-01,1.0708333333333335,0.8750000000000001,132.95833333333334,3.4708333333333337,35.39166666666667,30.72916666666667,30.625,-0.11666666666666667,738.8249999999998,72.66666666666667,99.75416666666666,24.80833333333333,73.30793131580873,0.0
2015-01-02,1.1086956521739129,0.9391304347826086,148.47826086956522,3.734782608695653,32.46521739130434,34.39130434782609,34.27826086956521,-0.11739130434782602,738.3478260869565,61.39130434782609,100.01304347826084,23.500000000000004,64.15072523318715,4.0
2015-01-03,1.0173913043478258,0.7173913043478259,168.04347826086956,3.773913043478261,42.71739130434783,36.24782608695652,36.160869565217396,-0.09565217391304348,739.4434782608695,49.60869565217392,100.76956521739132,20.460869565217394,55.65271063058384,0.0
2015-01-04,1.0,0.6,159.95833333333334,3.85,49.15,38.8875,38.66666666666666,-0.225,741.5000000000001,31.54166666666667,101.47916666666669,13.012499999999998,46.835258118800965,0.0
2015-01-05,1.0333333333333334,0.4416666666666667,137.0,4.0,57.56666666666666,42.99583333333333,42.94583333333333,-0.04999999999999995,742.5333333333333,44.58333333333334,101.00416666666666,16.654166666666665,52.420271225456766,4.0
2015-01-06,0.7818181818181817,0.5590909090909091,114.72727272727272,3.654545454545455,42.86818181818182,40.7409090909091,41.09545454545454,0.36818181818181817,740.9045454545453,48.27272727272727,100.57727272727274,21.954545454545453,67.31833852518514,6.0
2015-01-07,0.9739130434782608,0.8304347826086954,110.82608695652172,3.956521739130436,30.817391304347833,40.36521739130435,40.59565217391304,0.22173913043478266,739.8652173913043,60.04347826086956,100.19565217391305,24.456521739130434,72.3472505968891,6.0
2015-01-08,0.9833333333333336,0.8250000000000001,156.5,4.208333333333333,32.67083333333333,41.520833333333336,41.36666666666667,-0.12916666666666668,736.35,69.58333333333333,99.95833333333331,22.274999999999995,65.77072473472253,10.0
2015-01-09,0.9583333333333331,0.7291666666666669,133.70833333333334,3.3791666666666664,39.645833333333336,42.279166666666654,42.15833333333333,-0.11666666666666665,735.2041666666665,60.41666666666666,100.04166666666669,19.370833333333334,59.08512936837911,10.0
2015-01-10,0.9666666666666668,0.7583333333333336,164.5,3.675,37.34583333333333,42.96250000000001,42.775,-0.2,734.2875,41.5,100.12083333333337,14.658333333333335,49.31465266245389,0.0