如何在X轴上相对于Y值绘制日期和时间（Python）

Question

数据

2018.05.01,01:15,1.206870,1.206920,1.206870,1.206920,0
2018.05.01,01:16,1.206910,1.206910,1.206810,1.206820,0

码

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates    

data1 = pd.read_csv('DAT_MT_EURUSD_M1_201805.csv')

date, time, closep, highp, openp = np.loadtxt(data1, 
                                              delimiter=',',
                                              unpack = True,
                                              dtype=float,
                                              converters ={0: bytespdate2num('%Y%m%d%H:%M')})

最后有一个错误

ValueError：时间数据u'2018.05.01'与格式'％Y％m％d％H：％M'不匹配

看来我必须编写一个转换器函数以适合正确的日期格式，但我不知道如何。

请提出建议。

Answer 1

只需将格式更改为%Y.%m.%d ，因为它们之间缺少点。

如果没有，您也可以尝试使用dateutil为您解析大多数日期格式：

import dateutil

dateutil.parser.parse(my_date_str)

Answer 2

您的日期和时间用逗号分隔，您正在使用逗号分隔，因此您得到的结果不正确。 您应该预先格式化文件以删除第一个逗号：

data = []
with open('test.txt') as f:
  for line in f:
    data.append(line.replace(',', ' ', 1))

with open('test.txt', 'w') as outf:
  outf.write(''.join(data))

# 2018.05.01 01:15,1.206870,1.206920,1.206870,1.206920,0
# 2018.05.01 01:16,1.206910,1.206910,1.206810,1.206820,0

确保只运行一次，否则将删除更多逗号。

然后可以使用熊猫（您已经在使用）轻松地将其解析为某个时间：

df = pd.read_csv('test.txt', header=None)
pd.to_datetime(df[0])

0   2018-05-01 01:15:00
1   2018-05-01 01:16:00
Name: 0, dtype: datetime64[ns]

Answer 3

您可以直接要求pd.read_csv()使用parse_date关键字参数来解析日期和时间：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Read data AND parse time stamps (date + time) given by columns 0 and 1
data = pd.read_csv('data.csv', sep=',', header=None, parse_dates=[0, 1])

# Plot and save figure
plt.plot(data[[1]], data[[2, 3, 4, 5]])
plt.savefig('pandas_plot.png')

给定您提供的两行数据（我存储在data.csv文件中），此脚本将产生下图（实际上您可以在两个不同的日期看到采样的数据）：