Matplotlib 未正确读取时间轴

Question

我想使用Matplotlib 可视化每日数据。数据是温度与时间的关系，格式如下：

    Time    Temperature

1   8:23:04      18.5
2   8:23:04      19.0
3   9:12:57      19.0
4   9:12:57      20.0
... ... ...

但是在绘制图形时，x-axis 上的 Time 值会失真，如下所示：

意识到Matplotlib 可能无法正确解释时间数据，我使用pd.to_datetime 转换了时间格式：

df['Time'] = pd.to_datetime(df['Time'], format="%H:%M:%S")  

df.plot( 'Time', 'Temperature',figsize=(20, 10))

df.describe()

但这又返回了：

如何让x-axis上的时间看起来正常？谢谢

Answer 1

正如@Michael O. 所说，您需要注意日期时间。 你错过了日、年和月。在这里，我实现了一个可能的解决方案，将这些缺失的数据添加到一些默认值中，您可能想要更改它们。 代码非常简单，cmets 说明了我在做什么。

import pandas as pd
from datetime import datetime, date, time, timezone
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

vals=[["8:23:04",      18.5],
["8:23:04",      19.0],
["9:12:57",      19.0],
["9:12:57",      20.0]]
apd=pd.DataFrame(vals, columns=["Time", "Temp"])

# a simple function to convert a string to datetime
def conv_time(cell):
    dt = datetime.strptime(cell, "%d/%m/%Y %H:%M:%S")
    return(dt)


# the dataframe misses the day, month and year, we need to add some
apd["Time"]=["{}/{}/{} {}".format(1,1,2020, cell) for cell in apd["Time"]]

# we use the function to convert the column to a datetime
apd["Time"]=[conv_time(cell) for cell in apd["Time"]]

## plotting the results taking care of the axis
fig, ax = plt.subplots()
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%H"))
ax.set_xlim([pd.to_datetime('2020-01-1 6:00:00'), pd.to_datetime('2020-01-1 12:00:00')])
ax.scatter(apd["Time"], apd["Temp"])