如何将pandas DatetimeIndex转为列适配Seaborn？附数组形状疑问

我来帮你搞定这两个问题，刚好日常处理时序数据时经常碰到类似情况：

1. 将DatetimeIndex提取为数据列 #

Seaborn的regplot()或lmplot()只能识别DataFrame的列，而你的dt是索引而非列，所以无法被调用。有两种简单的方法可以把索引转成列：

方法一：保留原索引同时新增列 #

直接把索引赋值给一个新列，这样原有的DatetimeIndex还能保留（方便后续时序操作）：

# 新增dt列，值为原索引
df_08_09['dt'] = df_08_09.index

现在你再运行seaborn.regplot(x="dt", y="Global_active_power", data=df_08_09)就能正常识别dt列了。

方法二：重置索引并将索引转为列 #

如果不需要保留原索引，可以用reset_index()，它会把原索引转成列，同时将索引重置为默认的整数序列：

df_08_09 = df_08_09.reset_index()

这时候dt就成为普通的数据列，直接用于Seaborn绘图即可。

2. 为什么Series.values返回一维数组？ #

df_08_09.Global_active_power是一个pandas Series（一维数据结构），它的values属性返回的是一维numpy数组（形状为(n,)）。如果想要得到形状为(n,1)的二维数组，你可以用以下几种方式：

方式一：用双层方括号选择列（转为DataFrame） #

# 双层方括号会返回DataFrame而非Series
arr = df_08_09[['Global_active_power']].values
# 此时arr形状为(n,1)

方式二：将Series转为DataFrame后取values #

arr = df_08_09.Global_active_power.to_frame().values

方式三：对一维数组进行reshape #

arr = df_08_09.Global_active_power.values.reshape(-1, 1)

reshape(-1,1)中的-1表示自动计算行数，这样就能快速把一维数组转为单列的二维数组。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rud Qertz