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【中文标题】TypeError：float() 参数必须是字符串或数字，而不是与散点图相关的“datetime.time”【英文标题】：TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'datetime.time' in relation with a scatter plot 【发布时间】：2021-10-29 23:27:57 【问题描述】：我创建了以下 DataFrame: date_merge 作为示例，因为我实际上想显示全天的温度值。
df_time = filtered_df_date["longtime"].dt.time
df_date = filtered_df_date["longtime"].dt.date
filtered_df_date：
| index | longtime |
|---|---|
| 52754 | 2020-01-01 00:00:00 |
| 52755 | 2020-01-01 00:32:00 |
| 52756 | 2020-01-01 00:33:00 |
| ... | ... |
| 53261 | 2020-01-01 23:59:00 |
date_merge = pd.merge(df_time, df_date, left_index=True, right_index=True)
date_merge = pd.merge(date_merge, pickd_column_df, left_index=True, right_index=True)
| index | longtime_time | longtime_date | value |
|---|---|---|---|
| 52755 | 00:32:00 | 2020-01-01 | 23.3 |
| 52757 | 00:34:00 | 2020-01-01 | 23.3 |
| 52759 | 00:37:00 | 2020-01-01 | NaN |
| 52760 | 00:38:00 | 2020-01-01 | NaN |
| 52761 | 00:39:00 | 2020-01-01 | naN |
| .... | ... | ... | ... |
| 53261 | 23:59:00 | 2020-01-01 | 23.9 |
现在我以 x 轴上的 longtime_date 为例：
ax = date_merge.plot(x ="longtime_date" , y="value" , kind="scatter" ,figsize=[15, 5], linewidth=0.1, alpha=0.6, color="#003399")
plt.show()
它没有错误。 如果我现在使用 longtime_time 而不是 longtime_date 作为 x 轴，我会收到以下错误消息
ax = date_merge.plot(x ="longtime_time" , y="value" , kind="scatter" ,figsize=[15, 5], linewidth=0.1, alpha=0.6, color="#003399")
plt.show()
TypeError: float() 参数必须是字符串或数字，而不是 'datetime.time'
更多信息：
print(date_merge["longtime_time"].dtype)
输出：
对象
print(date_merge["longtime_date"].dtype)
输出：
对象
print(date_merge["temperature_ers_lite_1_wermser_0_elsys_0"].dtype)
输出：
float64
【问题讨论】：
你能提供数据集吗？ 看起来您需要做的是将longtime_time 列从datetime.time 转换为str
是的，这可以工作
在您的原始帖子中发布
是的，那行得通。您可以将刻度标签更改为仅显示时间。给我几分钟，我会在此处将其添加到解决方案中。
【参考方案1】：
好的，所以我认为问题是您需要将该列转换为 str。
所以在绘图之前的某个时间点：
date_merge['longtime_time'] = date_merge['longtime_time'].astype(str)
ax = date_merge.plot(x ="longtime_time" , y="value" , kind="scatter" ,figsize=[15, 5], linewidth=0.1, alpha=0.6, color="#003399")
plt.show()
或者可以这样做：
import pandas as pd
import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
date_merge = pd.DataFrame(
[['2020-01-01 00:32:00' ,23.3],
['2020-01-01 00:34:00' ,23.3],
['2020-01-01 00:37:00' ,np.nan],
['2020-01-01 00:38:00' ,np.nan],
['2020-01-01 00:39:00' ,np.nan],
['2020-01-01 23:59:00' ,23.9]],
columns = ['longtime' ,'value'])
date_merge["longtime"] = pd.to_datetime(date_merge["longtime"])
ax = date_merge.plot(x ="longtime" , y="value" , kind="scatter" ,figsize=[15, 5], linewidth=0.1, alpha=0.6, color="#003399")
timeFmt = mdates.DateFormatter('%H:%M:%S')
ax.xaxis.set_major_formatter(timeFmt)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()
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