ipython plotly：无法将x轴绘制为日期时间

Question

因此，我在pandas数据框中有数据，在datetime pandas.tseries中给出了行名。 我可以在matplotlib中绘制数据，得到以下图：

但是，我想在Inetarctive模式下使用plotly绘制相同的图形。 它可以正常工作，但是不显示日期时间，而是将x轴替换为整数索引！

https://plot.ly/~vmirjalily/5/

上面URL中的图是使用以下代码绘制的：

dfmean = df.mean(axis=1)
dfmean_mavg = pd.rolling_mean(dfmean, 50)

dfmean.plot(linewidth=1.5, label='Mean of 20')
dfmean_mavg.plot(linewidth=3, label='Moving Avg.')
#plt.legend(loc=2)

l1 = plt.plot(dfmean, 'b-', linewidth=3)
l2 = plt.plot(dfmean_mavg, 'g-', linewidth=4)

mpl_fig1 = plt.gcf()

py.iplot_mpl(mpl_fig1, filename='avg-price.20stocks')

但是此代码未在x轴上显示日期时间索引。 我试图强制日期时间索引如下：

l1 = plt.plot(np.array(dfmean.index), dfmean, 'b-', linewidth=3)
l2 = plt.plot(np.array(dfmean_mavg.index), dfmean_mavg, 'g-', linewidth=4)

mpl_fig1 = plt.gcf()

py.iplot_mpl(mpl_fig1, filename='avg-price.20stocks')

但是它给出了很多错误，如下所示

:

---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-35-4a3ca217202d> in <module>()
     14 mpl_fig1 = plt.gcf()
     15 
---> 16 py.iplot_mpl(mpl_fig1, filename='avg-price.20stocks')

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/plotly/plotly/plotly.pyc in iplot_mpl(fig, resize, strip_style, update, **plot_options)
    257             "object. Run 'help(plotly.graph_objs.Figure)' for more info."
    258         )
--> 259     return iplot(fig, **plot_options)
    260 
    261 

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/plotly/plotly/plotly.pyc in iplot(figure_or_data, **plot_options)
    113     if 'auto_open' not in plot_options:
    114         plot_options['auto_open'] = False
--> 115     res = plot(figure_or_data, **plot_options)
    116     urlsplit = res.split('/')
    117     username, plot_id = urlsplit[-2][1:], urlsplit[-1]  # TODO: HACKY!

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/plotly/plotly/plotly.pyc in plot(figure_or_data, validate, **plot_options)
    212                 pass
    213     plot_options = _plot_option_logic(plot_options)
--> 214     res = _send_to_plotly(figure, **plot_options)
    215     if res['error'] == '':
    216         if plot_options['auto_open']:

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/plotly/plotly/plotly.pyc in _send_to_plotly(figure, **plot_options)
    971     fig = tools._replace_newline(figure)  # does not mutate figure
    972     data = json.dumps(fig['data'] if 'data' in fig else [],
--> 973                       cls=utils._plotlyJSONEncoder)
    974     username, api_key = _get_session_username_and_key()
    975     kwargs = json.dumps(dict(filename=plot_options['filename'],

/usr/lib/python2.7/json/__init__.pyc in dumps(obj, skipkeys, ensure_ascii, check_circular, allow_nan, cls, indent, separators, encoding, default, **kw)
    236         check_circular=check_circular, allow_nan=allow_nan, indent=indent,
    237         separators=separators, encoding=encoding, default=default,
--> 238         **kw).encode(obj)
    239 
    240 

/usr/lib/python2.7/json/encoder.pyc in encode(self, o)
    199         # exceptions aren't as detailed.  The list call should be roughly
    200         # equivalent to the PySequence_Fast that ''.join() would do.
--> 201         chunks = self.iterencode(o, _one_shot=True)
    202         if not isinstance(chunks, (list, tuple)):
    203             chunks = list(chunks)

/usr/lib/python2.7/json/encoder.pyc in iterencode(self, o, _one_shot)
    262                 self.key_separator, self.item_separator, self.sort_keys,
    263                 self.skipkeys, _one_shot)
--> 264         return _iterencode(o, 0)
    265 
    266 def _make_iterencode(markers, _default, _encoder, _indent, _floatstr,

/usr/local/lib/python2.7/dist-packages/plotly/utils.pyc in default(self, obj)
    144                 if s is not None:
    145                     return s
--> 146             raise e
    147         return json.JSONEncoder.default(self, obj)
    148 

TypeError: masked is not JSON serializable

这是我的软件包版本：

IPython 2.0.0
numpy 1.9.0
numexpr 2.2.2
pandas 0.15.0
matplotlib 1.4.0
plotly 1.4.7

还有我数据框的前10行：

Date
2011-01-04    54.2430
2011-01-05    54.3935
2011-01-06    54.4665
2011-01-07    54.5920
2011-01-10    54.9435
2011-01-11    54.9340
2011-01-12    55.4755
2011-01-13    55.5495
2011-01-14    56.0230
dtype: float64

Answer 1

这里发生了几件事情。

追溯：

该回溯告诉您无法序列化屏蔽数字 。 掩码的数字与NaN略有不同。 如果您好奇，这里有一些信息： http : //pandas.pydata.org/pandas-docs/dev/gotchas.html#nan-integer-na-values-and-na-type-promotions

已屏蔽号码的原因是你做的移动平均计算。 它使前N值（其中N是您要平均的点数）被屏蔽。

因此，如果通过操纵数据框摆脱了掩盖的值，您将再也不会看到该问题。

从DataFrame.to_json()掩码值（将其设置为null ）的操作中DataFrame.to_json()一个队列，如果您尝试沿着掩码方向使用，则在列表中替换为最合适的值将为None 。 None最好转换为null 。

x轴上的整数

有点背景。 当日期在matplotlib中时，它们是浮点值，表示自0001-01-01 + 1开始的天数（有关更多信息，请参见matplotlib日期）。 但是，导入pandas会将其更改为使用不同的日期表示形式，即距unix纪元以来的天数（另一个浮点数）。 1.4.7版中的目的是通过转换回ISO字符串来处理这两种差异，但是也许您发现了另一条途径。 我似乎无法在终端上重新创建此错误。 这是我尝试的代码：

import random
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import plotly.plotly as py
import plotly.tools as tls
num_pts = 1000
data = [random.random() for i in range(num_pts)]
index = pd.date_range('2011-01-04', periods=num_pts)
df = pd.DataFrame(data=data, index=index)
dfmean = df.mean(axis=1)
dfmean_mavg = pd.rolling_mean(dfmean, 50)
dfmean.plot(linewidth=1.5, label='Mean of 20')
# dfmean_mavg.plot(linewidth=3, label='Moving Avg.')

mpl_fig1 = plt.gcf()
py.plot_mpl(mpl_fig1, filename='avg-price.20stocks')

在系列上调用plt.plot

看起来您尝试两次绘制数据的一部分？ 我对直接在数据帧上调用plot方法更为熟悉，这就是为什么我选择仅在上面的代码片段中包含此版本。

TL; DR，只需对其进行修复。

在Plotly的python api GH repo上有一个PR打开来处理此问题： https : //github.com/plotly/python-api/pull/159 。 明天应该在PyPi上进行。