Python 将以下时间信息转换为pyplot可以识别的内容

我有一个包含两列时间信息的数据帧。第一个是以秒为单位的历元时间，第二个是相应的格式化str时间，如

“2015-06-01T09:00:00+08:00”

，其中

“+08:00”

表示时区

我知道时间格式是Python格式的，

matplotlib.pyplot

似乎只识别

datetime

格式。我尝试了几种方法将str-time转换为

datetime

，但都不起作用。当我使用

pd.to_datetime

时，它将转换为

datetime64

，当使用

pd.Timestamp

时，它将转换为

Timestamp

，甚至当我尝试使用这两个函数的组合时，输出将始终是

datetime 64

或

Timestamp

，但决不会是一次

datetime

。我还尝试了中建议的方法。没用。这让我有点发疯了

有人能想出一个快速的方法吗？谢谢

我在下面举了一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import time
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1433120400, "2015-06-01T09:00:00+08:00"]], columns=["epoch", "strtime"])

# didn't work
df["usable_time"] = pd.to_datetime(df["strtime"])  

# didn't work either
df["usable_time"] = pd.to_datetime(df["strtime"].apply(lambda s: pd.Timestamp(s)))  

# produced a strange type called "struct_time". Don't think it'd be compatible with pyplot
df["usable_time"] = df["epoch"].apply(lambda x: time.localtime(x))  

# attempted to plot with pyplot
df["usable_time"] = pd.to_datetime(df["strtime"])
plt.plot(x=df["usable_time"], y=[0.123])
plt.show()

---

如果确实需要，可以使用

来_pydatetime

（从或）获取本机日期时间对象，例如：

pd.to_datetime(df["strtime"]).dt.to_pydatetime()

这将返回本机datetime对象的数组：

array([datetime.datetime(2015, 6, 1, 1, 0)], dtype=object)

---

但是，pyplot似乎能够处理pandas datetime系列。

如果确实需要，您可以使用

从or获取本机datetime对象，例如：

pd.to_datetime(df["strtime"]).dt.to_pydatetime()

这将返回本机datetime对象的数组：

array([datetime.datetime(2015, 6, 1, 1, 0)], dtype=object)

然而，pyplot似乎能够处理pandas datetime系列。
更新（根据评论）

这里的混淆似乎源于这样一个事实，即对
plt.plot（）
的调用采用位置
x
/
y
参数，而不是关键字参数。换言之，是：

或者，或者：

plt.plot('x_label', 'y_label', data=obj) 

但不是：

plt.plot(x=x, y=y)

关于Pyplot的这种怪癖为何存在，还有一个单独的讨论，另请参见下面的ImportanceOfBeingErnest的评论

原创

这并不是一个真正的答案，更多的是证明Pyplot与datetime数据没有问题。我在
df
中添加了一行，以使绘图更清晰：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([[1433120400, "2015-06-01T09:00:00+08:00"],
                   [1433130400, "2015-07-01T09:00:00+08:00"]], 
                  columns=["epoch", "strtime"])

df["usable_time"] = pd.to_datetime(df["strtime"])  

df.dtypes
epoch                   int64
strtime                object
usable_time    datetime64[ns]
dtype: object

plt.plot(df.usable_time, df.epoch)


更新（根据评论）

这里的混淆似乎源于这样一个事实，即对
plt.plot（）
的调用采用位置
x
/
y
参数，而不是关键字参数。换言之，是：

或者，或者：

plt.plot('x_label', 'y_label', data=obj) 

但不是：

plt.plot(x=x, y=y)

关于Pyplot的这种怪癖为何存在，还有一个单独的讨论，另请参见下面的ImportanceOfBeingErnest的评论

原创

这并不是一个真正的答案，更多的是证明Pyplot与datetime数据没有问题。我在
df
中添加了一行，以使绘图更清晰：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([[1433120400, "2015-06-01T09:00:00+08:00"],
                   [1433130400, "2015-07-01T09:00:00+08:00"]], 
                  columns=["epoch", "strtime"])

df["usable_time"] = pd.to_datetime(df["strtime"])  

df.dtypes
epoch                   int64
strtime                object
usable_time    datetime64[ns]
dtype: object

plt.plot(df.usable_time, df.epoch)


你能解释一下为什么不使用
df[“可用时间”]=pd.to\u datetime（df[“strtime”]）
？@jezrael用这种方式它会转换成
时间戳
，而pyplot似乎不理解这种格式。好的，你能添加你的绘图代码吗？pyplot可以毫无问题地读取pandates
time64
格式。如果你做了
plt.plot（df.available\u time，df.epoch）
一个图形将被无误地呈现出来。（您可以添加一个或两个额外的点来验证是否绘制了一条线。）@jezrael Yes。我已经添加了绘图部分。您能解释一下为什么不使用
df[“可用时间”]=pd.to\u datetime（df[“strtime”]）
？@jezrael以这种方式将转换为
时间戳
，pyplot似乎不理解这种格式。好的，您可以添加绘图代码吗？Pyplot可以毫无问题地读取Pandas
datetime64
格式。如果你做了
plt.plot（df.available\u time，df.epoch）
一个图形将被无误地呈现出来。（您可以添加一个或两个额外的点来验证是否绘制了一条线。）@jezrael Yes。我已经添加了绘图部分.Hmmm，如果使用
print（df.dtypes）
的测试样本数据与
df[“可用时间”]=pd.to\u datetime（df[“strtime”]）
Right，pandas足够聪明，可以正确获得数据类型。Hmmm，如果使用
print（df.dtypes）
的测试样本数据与
df[“可用时间”]=pd.to\u datetime（df）相同[“strtime”]
没错，pandas足够聪明，可以正确地获取数据类型。这可能只是因为OP正在使用
plt.plot（x=…，y=…）
而您正在使用
plt.plot（…，…）
@ImportanceOfBeingErnest是的，这似乎是问题所在。我不知道它们是不同的！谢谢。@ImportanceOfBeingErnest你会发布一个解释差异的答案吗？（或者已经存在了？）@重要的是，但我仍然不明白它们为什么不同……绘图的第一个和第二个参数只是x和y。你介意指出吗？可能这样的答案已经存在，但很难找到，因为这些问题隐藏在完全不同的问题后面，正如在本例中所看到的。的签名
plot
是，
x
和
y
因此没有命名或关键字参数，因此不能（错误地）使用它们。也许可以将这些信息添加到答案中？可能只是OP正在使用
plt.plot（x=…，y=…）
而您正在使用
plt.plot（…，…）
@ImportanceOfBeingErnest是的，这似乎是问题所在。我不知道它们是不同的！谢谢。@ImportanceOfBeingErnest你会发布一个解释差异的答案吗？（或者已经存在了？）@重要的是，但我仍然不明白它们为什么不同……绘图的第一个和第二个参数只是x和y。你介意指出吗？可能这样的答案已经存在，但很难找到，因为这些问题隐藏在完全不同的问题后面，正如在本例中所看到的。的签名
绘图