根据日期绘制值数组时的ValueError numpy答案

【问题标题】：ValueError when plotting array of values against dates numpy根据日期绘制值数组时的ValueError numpy
【发布时间】：2016-01-25 09:02:14
【问题描述】：

我已经修改了我的代码并对其进行了评论以用于发布目的，我是 numpy 的新手，无法弄清楚为什么它不让我绘制这个，它是一个格式正确的日期与浮点数的数组。

如果有人能提供任何建议，将不胜感激

import datetime as dt
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import io

#----------------------------------------------------------
#Takes JSON data from online source and saves to .csv
URL_LTC = 'http://cryptocoincharts.info/fast/period.php?pair=LTC-USD&market=bitfinex&time=alltime&resolution=1d'
URL_BTC = 'http://cryptocoincharts.info/fast/period.php?pair=BTC-USD&market=bitfinex&time=alltime&resolution=1d'
data_LTC = pd.read_json(URL_LTC)
data_BTC = pd.read_json(URL_BTC)
data_BTC.to_csv('BTC_USD_PANDAS.csv')
data_LTC.to_csv('LTC_USD_PANDAS.csv')
#----------------------------------------------------------
#reads in data from csv
df_BTC = pd.read_csv('BTC_USD_PANDAS.csv',parse_dates=[0], dayfirst=True)
df_LTC = pd.read_csv('LTC_USD_PANDAS.csv',parse_dates=[0], dayfirst=True)
# turn into a numpy data array 
BTC_data = df_BTC.values 
LTC_data = df_LTC.values
#select the colums 
offset = 6 #LTC starts 6 days before BTC 
BTC_prices = BTC_data[1:269, 5:6]
LTC_prices = LTC_data[1+offset:269+offset, 5:6]
dates = BTC_data[1:269, 1:2]

#concatenate arrays
prices = np.hstack((BTC_prices,LTC_prices))

#plot data 
plt.clf()
plt.plot(dates, prices)
plt.legend(['BTC','LTC'])
plt.ylabel('Close')
plt.xlabel('Date')
plt.savefig('BTC_LTC.pdf', format='pdf')

导致此错误（缩短版）：

  File "C:\Python27\lib\site-packages\matplotlib\lines.py", line 575, in recache
    x = np.asarray(xconv, np.float_)
  File "C:\Python27\lib\site-packages\numpy\core\numeric.py", line 462, in asarray
    return array(a, dtype, copy=False, order=order)
ValueError: invalid literal for float(): 2014-08-19 00
[Finished in 1.6s with exit code 1]

【问题讨论】：

错误很明显2014-08-19 00 不是，也不能被强制转换为浮点数。 dates 这里的 dtypes 是什么？还发布一些重现错误的数据

标签： python arrays numpy pandas matplotlib

【解决方案1】：

日期的列号可能有误，试试parse_dates=[1]

df_BTC = pd.read_csv('BTC_USD_PANDAS.csv',parse_dates=[1], dayfirst=True)
df_LTC = pd.read_csv('LTC_USD_PANDAS.csv',parse_dates=[1], dayfirst=True)

在生成的 .csv 文件中，日期位于第二个字段中，而不是第一个字段中。

修改后的日期是时间戳数组而不是字符串。

【讨论】：