熊猫可以在不尝试将索引转换为周期的情况下绘制时间序列吗？

Posted 2023-03-11

【中文标题】熊猫可以在不尝试将索引转换为周期的情况下绘制时间序列吗？

【英文标题】：Can pandas plot a time-series without trying to convert the index to Periods?

【发布时间】：2014-02-07 00:32:53

【问题描述】：

在绘制时间序列时，我观察到异常行为，最终导致无法格式化绘图的 xticks。 似乎 pandas 在内部尝试将索引转换为 PeriodIndex，但显然只有在时间戳值等间距时才会成功。如果它们间隔不均匀（或者 - 奇怪的是 - 如果它们间隔均匀但时区感知），则索引仍然是 DatetimeIndex。 后一种情况按预期工作。我可以设置 DateFormatter 和 Locators。但是，如果在绘图之前将索引内部转换为 PeriodIndex，则生成的绘图的 x 轴似乎是混乱的。

这是一个重现问题的示例。

from pandas import Series, DataFrame
import pandas as pd
from datetime import datetime
import pytz
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import numpy as np

idx1 = np.array([datetime(2014, 1, 16, 0),
                 datetime(2014, 1, 16, 5),
                 datetime(2014, 1, 16, 10),
                 datetime(2014, 1, 16, 15), 
                 datetime(2014, 1, 16, 20), 
                 datetime(2014, 1, 17, 1)])
idx2 = np.array([datetime(2014, 1, 16, 0),
                 datetime(2014, 1, 16, 5),
                 datetime(2014, 1, 16, 10),
                 datetime(2014, 1, 16, 15),
                 datetime(2014, 1, 16, 20),
                 datetime(2014, 1, 16, 23)])
y = [0, 2, np.nan, 5, 2, 1]
tz = pytz.timezone('Europe/Berlin')

fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1,3, figsize=(15,4))

# index convertible to period index
s1 = Series(y, index=idx1)
s1.plot(ax=ax1)
print ax1.get_xticks()
print ax1.xaxis.get_major_locator()
print ax1.xaxis.get_major_formatter()
#ax1.xaxis.set_major_formatter(mpl.dates.DateFormatter('%H'))
#ax1.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(0.25))

# index not convertible to period index
s2 = Series(y, index=idx2)
s2.plot(ax=ax2)
print ax2.get_xticks()
#ax2.xaxis.set_major_formatter(mpl.dates.DateFormatter('%H'))
#ax2.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(0.25))

# index convertible to period index but tz-aware
s3 = Series(y, index=idx1)
s3 = s3.tz_localize(tz)
s3.plot(ax=ax3)
print ax3.get_xticks()
#ax2.xaxis.set_major_formatter(mpl.dates.DateFormatter('%H'))
#ax2.xaxis.set_major_locator(mpl.ticker.MultipleLocator(0.25))

fig.autofmt_xdate()  # just temporarily

plt.tight_layout()
plt.show(block=False)

有没有办法告诉 pandas 将索引保持其原始格式而不是将其转换为句点？任何如何处理这个问题的想法都非常感谢！

我使用 pandas 0.13 和 matplotlib 1.3.1

作为旁注： 如果时区没有全部转换为 UTC，那当然会很棒。但是我意识到这个问题可能还会持续一段时间。但是，如果有人有解决方法的提示，我会很高兴听到（我尝试将 tz 直接传递给 DateFormatter。这可行，但定位器似乎不太喜欢它）。

【问题讨论】：

好的，对于旁注，我想出了一个解决方法： 1. ax3.xaxis.set_major_formatter(mpl.dates.DateFormatter('%H %Z', tz=tz)) 2. l = mpl.dates.HourLocator((0,6,12,18), tz=tz) 这意味着问题只剩下如何处理 tz-naive 等距时间序列了...

This issue 实际上涉及到known bug。

【参考方案1】：

解决这个问题的一种方法是不使用 pandas plot 方法，而是直接使用 matplotlib 的 plot 函数。 s1.plot(ax=ax1) 会变成：

ax1.plot(s1.index, s1)

如果您随后打印ax1.get_xticks()，您会得到与不规则时间序列相同的结果，因为日期时间值不会转换为期间。这样做的一个缺点是你失去了 pandas 更智能的日期轴格式（但你想适应这个，我想这不是问题）。

据我所知，您无法在 pandas 公共 api 中指定这一点（除了故意使您的时间序列不规则或添加时区的丑陋黑客行为）

【讨论】：

感谢分享；我已经为这个问题苦苦挣扎了好几个小时。这有点烦人，因为它是一个不容易调试的 pandas “幕后”机制。

【参考方案2】：

处理从UTC到本地时间的转换

import time
import pytz
import matplotlib.dates
…
# Get the time zone.
tz = pytz.timezone(time.tzname[0])
…
ax1.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.HourLocator(interval=1, tz=tz))
ax1.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%H', tz=tz))