相同数据绘制时间-温度曲线出现两种差异结果的原因及小时级刻度设置方法

两种绘图结果形态不同的原因 #

核心差异是x轴数据类型不同，导致绘图库的轴解析逻辑完全不一致：

• 第一种方法中你调用了.dt.time取时间部分，返回的是Python原生datetime.time类型，该类型没有连续时间序列的上下文属性，pandas的plot方法会将其识别为离散分类变量。x轴每个刻度的位置仅和数据行顺序对应，和两个时间点的实际间隔完全无关，最终曲线是按行顺序拼接的，和实际的时间-温度对应关系不符。
• 第二种方法直接传入时间字符串，matplotlib原生plot方法会自动将符合格式的时间字符串解析为连续的datetime64类型，x轴位置按照实际时间间隔计算，所以曲线形态符合预期。

1小时间隔x轴刻度的设置方法 #

你需要先将时间列转为完整的datetime类型（不要仅提取time部分），再用matplotlib的日期定位器设置刻度间隔，完整修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import HourLocator, DateFormatter

# 首先将时间列转为完整datetime类型，不要调用.dt.time
data['time'] = pd.to_datetime(data['time'], format='%H:%M:%S.%f')

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(data['time'], data['temp'])
ax.plot(data['time'], data['temp_mean'], color='red')

# 设置x轴1小时间隔
ax.xaxis.set_major_locator(HourLocator(interval=1))
# 自定义x轴刻度显示格式，只显示时分避免冗余
ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter('%H:%M'))
# 自动旋转x轴刻度避免重叠
fig.autofmt_xdate(rotation=45)

# 修正原y轴刻度设置的参数错误，步长放到arange内部
y1, y2 = float(data.temp.min()), float(data.temp.max())
ax.yaxis.set_ticks(np.arange(y1, y2, 10))

ax.set_xlabel('Time')
ax.set_ylabel('Temp')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者vgb_backup