Plotly时间差轴显示2T等标识问题及格式化方法咨询

问题描述 #

我遇到的问题和某Stack Overflow问题类似。我有一个DataFrame，包含diff和date列，数据类型如下：

delta_df['diff'].dtype
>>> dtype('<m8[ns]')
delta_df['date'].dtype
>>> datetime64[ns, UTC]

二者在某种程度上等价，但用Plotly绘制直方图和散点图时，diff轴出现了奇怪的单位，比如2T、2.5T、3T等。而diff列的数据显示为0 days 00:29:36.000001，date列数据为2018-06-11 01:04:25.000005+00:00，我无法理解这种现象。
注：diff列是通过df['date'].diff()生成的。

我的问题：

1. 这里的T是什么？是Plotly选定的标准单位（比如代表30分钟，2T即1小时）吗？如果是，怎么查看T对应的具体值？
2. 更重要的是，怎么让轴显示和列中一致的格式，方便阅读？

解答 #

1. 关于单位"T" #

Plotly里的T是**分钟（minute）**的缩写，属于ISO 8601时间格式的标准符号，比如2T就是2分钟，2.5T就是2分30秒，并不是你猜测的30分钟。常见的时间单位缩写还有：

• s：秒
• H：小时
• D：天
• W：周

2. 设置轴显示匹配DataFrame的格式 #

要让diff轴显示和DataFrame里一致的0 days HH:MM:SS.ffffff格式，有两种可行方案：

方案一：转换为毫秒数后自定义格式化

先把diff列转换为总毫秒数，再通过自定义函数把刻度值转回timedelta格式：

import plotly.express as px
import pandas as pd

# 将diff转换为总毫秒数
delta_df['diff_ms'] = delta_df['diff'].dt.total_seconds() * 1000

# 绘制图表
fig = px.scatter(delta_df, x='date', y='diff_ms')

# 定义格式化函数
def format_tick(ms):
    return str(pd.to_timedelta(ms, unit='ms'))

# 更新y轴刻度文本
fig.update_yaxes(
    ticktext=[format_tick(tick) for tick in fig.layout.yaxis.tickvals],
    tickvals=fig.layout.yaxis.tickvals
)

fig.show()

方案二：直接使用Plotly时间格式化字符串

Plotly支持直接用格式化字符串指定timedelta的显示格式，尝试以下代码：

import plotly.express as px

fig = px.scatter(delta_df, x='date', y='diff')
# 设置y轴刻度格式为DataFrame中显示的样式
fig.update_yaxes(tickformat="%d days %H:%M:%S.%f")
fig.show()

如果上述格式化不生效，可尝试将diff列转为字符串后绘图（适合数据量不大的场景）：

delta_df['diff_str'] = delta_df['diff'].astype(str)
fig = px.scatter(delta_df, x='date', y='diff_str')
fig.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J Agustin Barrachina