存儲在數據幀的熊貓純Python datetime.datetime

Question

由於matplotlib不支持eitherpandas.TimeStampornumpy.datetime64，並有no simple workarounds，我決定到本地大熊貓日期列轉換爲純Python datetime.datetime，使散點圖容易使。

但是：

t = pd.DataFrame({'date': [pd.to_datetime('2012-12-31')]}) 
t.dtypes # date datetime64[ns], as expected 
pure_python_datetime_array = t.date.dt.to_pydatetime() # works fine 
t['date'] = pure_python_datetime_array # doesn't do what I hoped 
t.dtypes # date datetime64[ns] as before, no luck changing it 

我猜大熊貓自動轉換由to_pydatetime製作成其原生格式的純Python datetime。我想這是一般的便捷行爲，但是有沒有辦法覆蓋它？

Answer 1

使用to_pydatetime()是正確的。

In [87]: t = pd.DataFrame({'date': [pd.to_datetime('2012-12-31'), pd.to_datetime('2013-12-31')]}) 

In [88]: t.date.dt.to_pydatetime() 
Out[88]: 
array([datetime.datetime(2012, 12, 31, 0, 0), 
     datetime.datetime(2013, 12, 31, 0, 0)], dtype=object) 

當你將它回t.date，它會自動將其轉換回datetime64

pandas.Timestamp是一個日期的子類反正:)

一種方式做該地塊於日期轉換爲Int64的：

In [117]: t = pd.DataFrame({'date': [pd.to_datetime('2012-12-31'), pd.to_datetime('2013-12-31')], 'sample_data': [1, 2]}) 

In [118]: t['date_int'] = t.date.astype(np.int64) 

In [119]: t 
Out[119]: 
     date sample_data    date_int 
0 2012-12-31   1 1356912000000000000 
1 2013-12-31   2 1388448000000000000 

In [120]: t.plot(kind='scatter', x='date_int', y='sample_data') 
Out[120]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f3c852662d0> 

In [121]: plt.show() 

另一個解決方法是（不使用分散，但是...）：

In [126]: t.plot(x='date', y='sample_data', style='.') 
Out[126]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7f3c850f5750> 

而且，最後的解決辦法：

In [141]: import matplotlib.pyplot as plt 

In [142]: t = pd.DataFrame({'date': [pd.to_datetime('2012-12-31'), pd.to_datetime('2013-12-31')], 'sample_data': [100, 20000]}) 

In [143]: t 
Out[143]: 
     date sample_data 
0 2012-12-31   100 
1 2013-12-31  20000 
In [144]: plt.scatter(t.date.dt.to_pydatetime() , t.sample_data) 
Out[144]: <matplotlib.collections.PathCollection at 0x7f3c84a10510> 

In [145]: plt.show() 

這有一個問題在github，這是目前開放的。

Answer 2

對於我來說，這些步驟是這樣的：用熊貓

1. 轉換時區與pytz
2. 轉換to_datetime，使該指數
3. 情節和自動套用格式

開始DF外觀像這樣：

1. import pytz ts['posTime']=[x.astimezone( pytz.timezone('US/Pacific')) for x in ts['posTime']]

我可以看到，它的工作，因爲時間戳改變格式：

sample['posTime'] = pandas.to_datetime(sample['posTime'])

sample.index = sample['posTime']

此時，只需用大熊貓繪圖（使用matplotlib罩下）給我一個很好的旋轉和完全錯誤的格式：

但是，對象的格式沒有問題。我現在可以用matplotlib創建散點圖，並按照您的預期自動生成日期時間。

plt.scatter(sample['posTime'].values, sample['Altitude'].values)

fig = plt.gcf()

fig.set_size_inches(9.5, 3.5)

如果使用自動格式化方法，可以放大和它將繼續自動選擇適當的格式（但你仍然必須選擇噸手動）。