Matplotlib日周期绘图报错TypeError: invalid type promotion求助

嘿，我之前也踩过一模一样的坑！你这个TypeError: invalid type promotion报错，核心原因就是你的DATE列还只是字符串（object）类型——年周期数据因为时间跨度大、格式相对简单，Matplotlib还能勉强“蒙混过关”，但到了带时分秒的日周期数据，它就没办法把字符串转换成可计算的时间格式了。

给你一套快速解决的步骤：

• 第一步：先确认数据类型
  运行下面的代码看看DATE列的类型：

  print(df_diesel['DATE'].dtype)
  

  如果输出是object，那百分百是字符串类型的问题。

• 第二步：把字符串时间转成datetime类型
  用Pandas的to_datetime方法转换，你的时间格式是标准的YYYY-MM-DD HH:MM:SS，直接转就行：

  import pandas as pd
  df_diesel['DATE'] = pd.to_datetime(df_diesel['DATE'])
  

  要是遇到特殊格式的时间，还可以加format参数指定规则，比如pd.to_datetime(df_diesel['DATE'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')，不过你的情况不用额外指定。

• 第三步：重新运行绘图代码
  转换完成后，再执行你的绘图代码就正常了，完整代码如下：

  from matplotlib import pyplot as plt
  %matplotlib inline
  import pandas as pd
  
  # 先处理时间类型转换
  df_diesel['DATE'] = pd.to_datetime(df_diesel['DATE'])
  
  plt.title("Fuel in Australia")
  plt.xlabel("DATE")
  plt.ylabel("price")
  plt.scatter(df_diesel['DATE'], df_diesel['price'])
  plt.show()
  

简单说，Matplotlib绘制时间序列图的时候，必须要把时间列转换成datetime类型，这样它才能正确解析时间的先后顺序和间隔，不会触发类型不兼容的错误。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者AAlex