如果我放大绘图，为什么x轴的时间会有所不同

Question

我正在使用python pandas并读取包含多个列的csv文件。文件中还包括几个时间列。我把它们删除，只选择一列作为时间列。我将此列定义为索引，并将其设置为时间。

接下来是：我想绘制一个特定的列来获得第一印象。在数据中，我看到此列的值在10:42从600下降到零，请参见图像：

如果我绘制列，我得到以下图像

但是，如果我放大，我会得到以下内容

可以看出，图像存在巨大差异。似乎有些事情出了问题。

我有以下代码

data_304=pd.read_csv(r"data.csv",sep=";")
data_304=data_304.drop(["columns_to_drop"],axis=1)
data_304['date']=pd.to_datetime(data_304['date'])
data_304=data_304.set_index('piovan_1_dosing_creation_date')
data_304.index=data_304.index.map(lambda t: t.strftime('%Y-%m-%d %H:%M'))

data_304["piovan_1_dosing_batchvalue_value"].plot()

我认为这可能是由于时区，但我找不到合适的方法。如果你能给我一个提示，我将非常感激:)

Answer 1

首先让我感谢你的帮助，我真的很感激:) @ImportanceOfBeingErnest：你是​​对的。放大和缩小的问题是由于我将我的索引dtype ='datetime64 [ns]'转换为使用该行的字符串

data_304.index=data_304.index.map(lambda t: t.strftime('%Y-%m-%d %H:%M'))

由于我的索引上升到几毫秒，但我对毫秒而不是几秒钟不感兴趣，我寻找一种方法来显示秒。使用strftime（）提到的abve是我发现的解决方案。不幸的是，我不够聪明，无法检查后台发生的情况，也找不到第一封邮件中描述的问题的答案。

经过一些搜索和聚焦后，我发现以下信息可以帮助我将毫秒设置为零，并保持类型dtype ='datetime64 [ns]'，这是由

data_304.index=data_304.index.values.astype('<M8[m]')

将此应用于我的数据会更改索引时间外观

2019-04-24 05：41：13.809000至2019-04-24 05:41:00

如上所述，类型仍然是datetime64 [ns]

如果您想保留类型并截断索引，这可能会帮助您

干杯再次感谢:)