Python ValueError:视图限制最小值-35738.3640567小于1，是无效的Matplotlib日期值_Python_Pandas_Matplotlib

Python ValueError:视图限制最小值-35738.3640567小于1，是无效的Matplotlib日期值

python pandas matplotlib

Python ValueError:视图限制最小值-35738.3640567小于1，是无效的Matplotlib日期值,python,pandas,matplotlib,Python,Pandas,Matplotlib,我是matplotlib的初学者。我正在尝试使用matplotlib.pyplot绘制数据帧。问题是，每次我尝试绘制它时，都会出现以下错误： ValueError:视图限制最小值-35738.3640567小于1，是无效的Matplotlib日期值。如果将非日期时间值传递给具有日期时间单位的轴，则通常会发生这种情况。根据错误，似乎datetime列中有一个非datetime值，但没有我尝试使用pd.to_datetime（）并尝试将时间戳的格式更改为pd.to_datetime（df_go

我是matplotlib的初学者。我正在尝试使用matplotlib.pyplot绘制数据帧。问题是，每次我尝试绘制它时，都会出现以下错误：

ValueError:视图限制最小值-35738.3640567小于1，是无效的Matplotlib日期值。如果将非日期时间值传递给具有日期时间单位的轴，则通常会发生这种情况。

根据错误，似乎datetime列中有一个非datetime值，但没有

我尝试使用pd.to_datetime（）并尝试将时间戳的格式更改为

pd.to_datetime（df_google['datetime'，format='%d/%m/%Y'）

这是我试图使用的代码：

导入matplotlib.pyplot作为plt
df_google.plot（）
plt.show（）

df_google是一个数据框，包含列

['datetime'，'price']

，其中一些值如下：

datetime价格
0  2018-05-15  1079.229980
1  2018-05-16  1081.770020
2  2018-05-17  1078.589966
3  2018-05-18  1066.359985
4  2018-05-21  1079.579956
5  2018-05-22  1069.729980
6  2018-05-23  1079.689941
7  2018-05-24  1079.239990
8  2018-05-25  1075.660034
9  2018-05-29  1060.319946

有人能帮我理解这类错误吗？当每个值都是datetime类型的值时，为什么会说有一个非datetime值？如何绘制此数据帧？

将

'datetime'

列设置为

datetime64[ns]

类型：

使用
```
pandas.to_datetime
```
转换
```
'datetime'
```
列，并记住将该列分配回自身，因为这不是就地更新
如果列标题中没有空格，则可以使用
访问列名
- ```
df_google.datetime
```
  而不是
```
df_google['datetime']
```

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
#鉴于以下数据
数据={'datetime'：['2018-05-15'，'2018-05-16'，'2018-05-17'，'2018-05-18'，'2018-05-21'，'2018-05-22'，'2018-05-23'，'2018-05-24'，'2018-05-25'，'2018-05-29']，
‘价格’：[1079.229981081.77002、1078.589966、1066.359985、1079.5799561069.72998、1079.6899411079.23991075.6600341060.319946]）
df_google=pd.DataFrame（数据）
#将datetime列转换为datetime类型，并将其分配回该列
df_google.datetime=pd.to_datetime（df_google.datetime）
#显示（df_google.head（））
日期时间价格
0  2018-05-15  1079.229980
1  2018-05-16  1081.770020
2  2018-05-17  1078.589966
3  2018-05-18  1066.359985
4  2018-05-21  1079.579956
5  2018-05-22  1069.729980
6  2018-05-23  1079.689941
7  2018-05-24  1079.239990
8  2018-05-25  1075.660034
9  2018-05-29  1060.319946

验证

'datetime'

是否为

datetime64[ns]

d类型：

print（df_google.info（））
范围索引：10个条目，0到9
数据列（共2列）：
#列非空计数数据类型
---  ------    --------------  -----         
0日期时间10非空日期时间64[ns]
1价格10非空浮动64
数据类型：datetime64[ns]（1），float64（1）
内存使用：288.0字节

绘图：

df_google.plot（x='datetime'）
plt.show（）

有大量可供选择的绘图工具，但是
```
df.plot（）
```
可以查看数据