Python Seaborn线形图意外行为

我希望了解为什么会出现以下Seaborn线型图行为

尖峰在时间序列中出现，额外数据已添加到实际数据的左侧

我如何防止Seaborn出现这种意外行为

数据的常规绘图：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

aussie_property[['Sydney(SYDD)']].plot();

sns.lineplot(data=aussie_property, x='date', y='Sydney(SYDD)');

Seaborn数据图：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns

aussie_property[['Sydney(SYDD)']].plot();

sns.lineplot(data=aussie_property, x='date', y='Sydney(SYDD)');

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这不是海生问题，而是日期时间不明确的问题

使用以下代码将日期转换为日期：

aussie_property['date'] = pd.to_datetime(aussie_property['Date'], dayfirst=True)

你得到了seaborn的预期阴谋

通常，建议在日期时间转换期间提供格式，例如

aussie_property['date'] = pd.to_datetime(aussie_property['Date'], format="%d/%m/%Y")

因为，正如我们在这里看到的，像2020年12月10日这样的日期是不明确的。因此，解析器最初认为数据是月/日/年，后来注意到情况并非如此，因此改为将输入解析为日/月/年，从而在seaborn图中产生这些时间旅行峰值。你问，为什么你没有在熊猫区看到它们？好的，这是根据索引绘制的，因此您不会注意到熊猫图中的转换问题。

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有关格式代码的更多信息，请参见。

这不是海本问题，而是日期时间不明确的问题

使用以下代码将日期转换为日期：

aussie_property['date'] = pd.to_datetime(aussie_property['Date'], dayfirst=True)

你得到了seaborn的预期阴谋

通常，建议在日期时间转换期间提供格式，例如

aussie_property['date'] = pd.to_datetime(aussie_property['Date'], format="%d/%m/%Y")

因为，正如我们在这里看到的，像2020年12月10日这样的日期是不明确的。因此，解析器最初认为数据是月/日/年，后来注意到情况并非如此，因此改为将输入解析为日/月/年，从而在seaborn图中产生这些时间旅行峰值。你问，为什么你没有在熊猫区看到它们？好的，这是根据索引绘制的，因此您不会注意到熊猫图中的转换问题。

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有关格式代码的更多信息，请参见。

您能给我们看一下数据吗？我突然想到的一件事是，您的seaborn绘图在X轴上使用“日期”列，而另一个绘图没有。CSV数据来自以下链接：我使用以下代码将日期设置为datetime:aussie_property['date']=pd。to_datetime（aussie_property['date']，errors='Improve'）数据中没有缺少日期（数据包括周末）。你能给我们看一下数据吗？我突然想到的一件事是，你的seaborn绘图在X轴上使用了“日期”列，而另一个绘图没有。CSV数据来自以下链接：我使用以下代码将日期设置为datetime:aussie_property['date']=pd.to_datetime（aussie_property['date']，errors='concurve'）数据中没有缺失日期（数据包括周末）。