Python 如何将Pandas时间戳转换为Matplotlib'；什么是64格式？

下面的代码以

毫秒

为单位绘制时间序列。 但是，Matplotlib在内部将此

毫秒

时间戳存储为

float64

，以便我可以将其重新格式化为

hh:mm:ss

，如下所示。有人知道如何手动将Pandas时间戳转换为Matplotlib的

float64

格式吗？谢谢

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

x = np.arange(5000)
df = pd.DataFrame(x, columns=['y'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df.index, unit='ms')
df.set_index('timestamp', inplace=True)

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(df.index, df.y)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M:%S'))

Matplotlib以float64格式存储日期

mdates.date2num（）

也不起作用 最后更新：

---

对不起，我错了。

mdates.date2num（）

确实有效！起初我以为

ax.get_xlim（）

返回的是

（x[0]，x[-1]）

，但它实际上返回x[0]之前的某个值，以及x[-1]之后的某个值，因此该图在线条周围有一些

填充。这就是为什么它返回
（-2.892939814814815e-06，6.07517361111111E-05）
，而不是
（0.0，5.785879629629629e-05）
。现在我终于明白了。谢谢大家
 函数
mdates.num2date（）
用于转换为matplotlib管理的时间。　请参阅

这会有帮助-抱歉，
to_pydatetime（）
对您的回复不起作用，但我想将熊猫日期转换为matplotlib num，例如从
1970-01-01 00:00:00
到
-2.892939814814815e-06
您可以使用
mdates.date2num（df.index[1]将日期转换为数字）
。我已经尝试了你的建议，答案不一样。通过
get_xlim（）
获得的第一个值指示图形上原点的值，因此该值在1970年之前，实际值为1969-12-31 23:59:59.750050+00:00。你说什么不适合什么？嗨@r-初学者，我想你是对的，
get\u xlim（）
不会返回
x[0]
和
x[-1]
。我想我现在终于明白了。非常感谢^_^
print(ax.get_xlim())
>> (-2.892939814814815e-06, 6.075173611111111e-05)

print(type(ax.get_xlim()[0]))
>> numpy.float64

print(df.index[0])    # how to convert to -2.892939814814815e-06
>> 1970-01-01 00:00:00

print(df.index[-1])   # how to convert to 6.075173611111111e-05
>> 1970-01-01 00:00:04.999000

print(mdates.date2num(df.index[0]))
>> 0.0

print(mdates.date2num(df.index[-1]))
>> 5.785879629629629e-05


# print xlim in Matplotlib format
print(ax.get_xlim())
ts = mdates.num2date(ax.get_xlim()[0])
ts1 = mdates.num2date(ax.get_xlim()[1])
print(ts)
print(ts1)