与熊猫数据框中的日期绘图一致

让我们创建一个最小的示例。数据之间平均间隔5小时（5h00、10h00、15h00）。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

index = pd.to_datetime(["2019-09-11 05:00:00", 
                        "2019-09-11 10:00:30",
                        "2019-09-11 15:00:00"])

pd.DataFrame({"x" : [1,2,4], "y" : [3,4,4]}, index=index).plot()
plt.show()

这将导致以下绘图：

现在，让30秒增加一个日期时间，

index = pd.to_datetime(["2019-09-11 05:00:00",
                        "2019-09-11 10:00:30",  # <-- added 30 seconds here
                        "2019-09-11 15:00:00"])

现在数据不再等距分布了，结果是：

因此，在后一种情况下，pandas不会将其视为“ ts_plot”。“ ts”大概代表时间序列，但有人可能会认为两者都是时间序列。但是，当然不能对后一种情况进行重采样-因此这似乎是潜在的区别。
不幸的是，熊猫将格式化程序与这种时间序列联系在一起，并且无法手动更改。

通过放入x_compat=True该plot函数，可以获得一致的结果。这将确保不使用独立于数据的“ ts”形轴。它将始终导致第二种情节。

df.plot(x_compat=True)

这样做的好处是，您可以通过matplotlib.dates格式器和定位器手动更改那些法线图的格式。