在 Seaborn 中使用 datetime64[ns] 对象绘图

Question

我有一个大型（> 100 万行）数据集，其中包含日期时间戳。我想查看全天可能出现的趋势。因此，如果我这样做开始：print(df['timestamp']) 它会将我的数据显示为：

0 2014-01-01 13:11:50.3

1 2011-02-13 04:12:45.0

名称：时间戳，长度：1000000，数据类型：datetime64[ns] /

但是，我不想要那里的日期，因为我只想绘制全天的趋势，而不关心今天是什么日子。所以我做了这行代码： df['timestamp'] = pd.Series([val.time() for val in df['timestamp']])，这给了我想要的唯一时间戳数据，但是 returns dtype 为 'object'，我无法绘制。例如，当我尝试使用 Seaborn 时：sns.lineplot(df['timestamp'], df['Task_Length'])，我收到错误“TypeError：位置 0 处的对象类型无效”。

但是，如果我只是做完全相同的 sns.lineplot(df['timestamp'], df['Task_Length'])，没有切断日期的中间步骤，将其保留为 datetime64[ns] 对象而不是通用 'object' 数据类型；它情节很好。但是，这会导致跨越多年的情节，而我只想查看一天中的时间趋势。

为清楚起见，这是一个 pandas 数据框，其中每一行都有一个任务发生，通常我可以将一列称为 'TaskName'，并且每一列都与一个 'timestamp' 如前所述，我想使用任何类型的 Seaborn 绘图来分析日常趋势，例如一天中不同时间发生的不同任务类型，而不关心一年中的几天。感谢您的帮助。

编辑* 更新我尝试过的另一件事：使用原始的 datetime64[ns] 对象绘制，我尝试做 sns.lineplot(df['timestamp'].dt.time, df['Task_Length']) 这给出了与我添加代码行以切断日期时相同的错误.无法理解为什么 Seaborn 不喜欢时间部分。

Answer 1

这对我有用。区别在于将“时间戳”列从日期时间转换为时间。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([['2014-01-01 13:11:50.3',10],['2011-02-13 04:12:45.0',15]], columns=['timestamp','Task_Length'])
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp']).dt.strftime('%H:%M:%S')

sns.lineplot(df['timestamp'], df['Task_Length'])
plt.show()

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在 Seaborn 中使用 datetime64[ns] 对象绘图

Plotting with with datetime64[ns] objects in Seaborn

python

datetime

pandas

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