如何解决DD.MM.YYYY HH:MM格式日期设置xlim时日月颠倒问题？

问题根源是设置xlim()时调用pd.to_datetime()未指定dayfirst=True参数，导致日期解析规则与读入数据时不一致：

• 读取CSV时你用了dayfirst=True，按DD.MM.YYYY格式解析日期
• 单独调用pd.to_datetime()时默认按MM.DD.YYYY解析，01.05.2019被错误识别为5月1日，最终显示出现日月颠倒

两种解决方法： #

1. 统一日期解析规则
   在pd.to_datetime()中显式添加dayfirst=True，和读数据时的规则保持一致：

   plt.xlim(pd.to_datetime('01.05.2019 00:00', dayfirst=True), pd.to_datetime('01.06.2019 12:00', dayfirst=True))
   

2. 直接复用已解析的索引
   从处理好的data1索引中提取目标时间点，避免重复解析可能出现的错误：

   start_date = data1.index[data1.index == pd.Timestamp('2019-05-01 00:00:00')][0]
   end_date = data1.index[data1.index == pd.Timestamp('2019-06-01 12:00:00')][0]
   plt.xlim(start_date, end_date)
   

内容的提问来源于stack exchange，提问作者fischerteamplan