如何将 Pandas DataFrame 索引从日期时间转换为简单的时间索引

我正在尝试评估一些四轴飞行器的飞行数据，并获得了一些带有纪元时间戳的日志文件。

然后我将它们转换为日期时间值（pd.to_datetime([...], unit='ms'))并截断了一些数字。

我的问题是，我实际上不需要日期，这也使得绘制数据变得更加复杂（不需要的xtick距离、错误诱导matplotlib.dates locators等）。

现在我剩下以下索引：

2019-09-13 10:09:16.200,...
2019-09-13 10:09:16.300,...
2019-09-13 10:09:16.400,...
...
2019-09-13 10:12:18.300,...

我的进口：

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd
import glob
import os.path
from datetime import datetime
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D

我的数据输入/初始化：

data  = pd.read_csv(s,',',index_col=0) # Commands
data2 = pd.read_csv(s2,',',index_col=0) # Observations

d1 = data[data['field.handle']==d].drop(['field.handle','Commanded alpha','Commanded beta','Commanded gamma'], axis=1)
d2 = data2[data2['field.handle']==d].drop(['field.handle','Observed alpha','Observed beta','Observed gamma'], axis=1)
merged_data = pd.concat([d1,d2], axis=1, sort=False)
merged_data.index = truncate_index(merged_data)
filled_merge = merged_data.groupby(merged_data.index).mean().fillna(method='ffill')
finished_merge = filled_merge.copy().dropna()
deviations = finished_merge.copy()

我的绘图代码（有时有效，有时无效 - 取决于数据、定位器和格式化程序）

myFmt = mdates.DateFormatter('%M')
ax = deviations.plot(figsize=(14,9), use_index=True, y=['Positional x deviation','Positional y deviation','Positional z deviation'], subplots=True, sharex=True, layout=(3,1))
for axis in ax:
       for axi in axis:
              axi.set(xlabel = "Time in minutes (minor ticks in seconds)", ylabel="Deviation in meters")
              axi.xaxis.set_major_formatter(myFmt)
              axi.xaxis.set_minor_locator(mdates.SecondLocator())
              axi.xaxis.set_major_locator(mdates.MinuteLocator())
plt.suptitle(plot_title, fontsize=14)
plt.subplots_adjust(top=0.92)

我认为，如果索引可以以毫秒为单位（或几分之一秒 - 例如，浮点值） - 从第一个日期时间值开始，例如：（ 2019-09-13 10:09:16.200第一个条目）将成为0或者0.0，第二个条目将从2019-09-13 10:09:16.300变为0.1。遗憾的是，我不能完全删除索引，而只是用行数进行计算，因为日期时间中有一些差距，例如，我想保留 300 毫秒。

我尝试了不同的方法来一致地绘制我的数据，但最终没有任何效果，我希望使用新索引的新方法可以解决我的问题......

我又看了看在可能的候选人pandas和matplotlibAPI（弗罗姆timedeltas到date2num等），以使我的设想指数改造，但没有evail。可能是因为我不确定这个“转换”的正确术语是什么。

任何帮助真的很感激！