TypeError：float() 参数必须是字符串或数字，而不是与散点图相关的“datetime.time”

Posted 2023-03-16

【中文标题】TypeError：float() 参数必须是字符串或数字，而不是与散点图相关的“datetime.time”

【英文标题】：TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'datetime.time' in relation with a scatter plot

【发布时间】：2021-10-29 23:27:57

【问题描述】：

我创建了以下 DataFrame: date_merge 作为示例，因为我实际上想显示全天的温度值。

df_time = filtered_df_date["longtime"].dt.time
df_date = filtered_df_date["longtime"].dt.date

filtered_df_date：

index	longtime
52754	2020-01-01 00:00:00
52755	2020-01-01 00:32:00
52756	2020-01-01 00:33:00
...	...
53261	2020-01-01 23:59:00

date_merge = pd.merge(df_time, df_date, left_index=True, right_index=True)
date_merge = pd.merge(date_merge, pickd_column_df, left_index=True, right_index=True)

index	longtime_time	longtime_date	value
52755	00:32:00	2020-01-01	23.3
52757	00:34:00	2020-01-01	23.3
52759	00:37:00	2020-01-01	NaN
52760	00:38:00	2020-01-01	NaN
52761	00:39:00	2020-01-01	naN
....	...	...	...
53261	23:59:00	2020-01-01	23.9

现在我以 x 轴上的 longtime_date 为例：

ax = date_merge.plot(x ="longtime_date" , y="value" , kind="scatter" ,figsize=[15, 5], linewidth=0.1, alpha=0.6, color="#003399")
plt.show()

它没有错误。 如果我现在使用 longtime_time 而不是 longtime_date 作为 x 轴，我会收到以下错误消息

ax = date_merge.plot(x ="longtime_time" , y="value" , kind="scatter" ,figsize=[15, 5], linewidth=0.1, alpha=0.6, color="#003399")
plt.show()

TypeError: float() 参数必须是字符串或数字，而不是 'datetime.time'

更多信息：

print(date_merge["longtime_time"].dtype)

输出：

对象

print(date_merge["longtime_date"].dtype)

输出：

对象

print(date_merge["temperature_ers_lite_1_wermser_0_elsys_0"].dtype)

输出：

float64

【问题讨论】：

你能提供数据集吗？

看起来您需要做的是将longtime_time 列从datetime.time 转换为str

是的，这可以工作

在您的原始帖子中发布

是的，那行得通。您可以将刻度标签更改为仅显示时间。给我几分钟，我会在此处将其添加到解决方案中。

【参考方案1】：

好的，所以我认为问题是您需要将该列转换为 str。

所以在绘图之前的某个时间点：

date_merge['longtime_time'] = date_merge['longtime_time'].astype(str)
ax = date_merge.plot(x ="longtime_time" , y="value" , kind="scatter" ,figsize=[15, 5], linewidth=0.1, alpha=0.6, color="#003399")
plt.show()

或者可以这样做：

import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

date_merge = pd.DataFrame(
[['2020-01-01 00:32:00' ,23.3],
['2020-01-01 00:34:00'      ,23.3],
['2020-01-01 00:37:00'      ,np.nan],
['2020-01-01 00:38:00'      ,np.nan],
['2020-01-01 00:39:00'      ,np.nan],
['2020-01-01 23:59:00'      ,23.9]],
columns = ['longtime'       ,'value'])

date_merge["longtime"] = pd.to_datetime(date_merge["longtime"])

ax = date_merge.plot(x ="longtime" , y="value" , kind="scatter" ,figsize=[15, 5], linewidth=0.1, alpha=0.6, color="#003399")

timeFmt = mdates.DateFormatter('%H:%M:%S')
ax.xaxis.set_major_formatter(timeFmt)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()