Pandas按相同日期分组可视化列值及解决dt属性错误问题

1. 修复日期列类型错误 #

你遇到的AttributeError是因为Date列当前是字符串类型，并非datetime格式，无法使用.dt访问器。先将其转换为datetime类型：

import pandas as pd

# 转换Date列为datetime格式
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

2. 按日期分组并保留对应Col1值 #

如果只是为了可视化时让同一日期的Col1值在X轴同一位置显示，不需要额外分组聚合——直接用原始数据绘图即可，可视化库会自动将相同日期的点归到同一X坐标下。

如果需要将每个日期的Col1值整理成列表形式（用于后续数据处理），可以执行：

# 按日期分组，将Col1值合并为列表
grouped_df = df.groupby('Date')['Col1'].apply(list).reset_index()

3. 可视化示例 #

以下两种常见可视化方式，可满足X轴显示单个日期、保留所有对应Col1值的需求：

分布点图（展示所有数据点） #

用seaborn的stripplot可在同一日期下展示全部Col1值，避免点重叠可开启抖动：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

sns.stripplot(x='Date', y='Col1', data=df, jitter=True)
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转日期标签防止重叠
plt.show()

箱线图（展示日期对应数据分布） #

若需查看每个日期下Col1值的分布特征：

sns.boxplot(x='Date', y='Col1', data=df)
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

4. 处理'Min-sec-msec'格式的时间列 #

对于该格式的时间列，可转换为timedelta类型以便后续操作：

# 假设时间列名为Time
df['Time'] = pd.to_timedelta(df['Time'])

# 示例：提取总秒数
df['Total_Seconds'] = df['Time'].dt.total_seconds()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ummmmm...