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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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matplotlib python 時間表記変更

syu-yu

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Matplotlib

MatplotlibはPythonのおよび、NumPy用のグラフ描画ライブラリです。多くの場合、IPythonと連携して使われます。

Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2017/12/07 08:09

やりたいこと
df['time']
0 2017/12/5 14:26
1 2017/12/5 14:27
2 2017/12/5 14:28
3 2017/12/5 14:29
4 2017/12/5 14:30
5 2017/12/5 14:31
6 2017/12/5 14:32
のデータを
日付、時間(5 14:26)のような形に変更をしたい。

他サイトで
daysFmt = mdates.DateFormatter('%d %H:%M')
ax.xaxis.set_major_formatter(daysFmt)
を使用するとありましたが、イマイチ理解できませんでした。

よろしくお願いします。

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他サイトで

daysFmt = mdates.DateFormatter('%d %H:%M')
ax.xaxis.set_major_formatter(daysFmt)
を使用するとありましたが、

それで問題ないと思います。
matplotlib にて時系列データを扱う際は、時系列用のLocatorとFormatterを設定し、Formatterにて好みの表示方法を設定すると良いかと思います。

が、何故か DataFrame.plot() では上手く動作しないようでしたので、matplotlib.pyplot.plot()を使った方が良いかもしれません。

以下に簡単なサンプルを記述しましたので、参考にしてください。

Python

1import pandas as pd 2import numpy as np 3import matplotlib.pyplot as plt 4import matplotlib.dates as mdates 5 6# データを適当に生成 7N = 100 8df = pd.DataFrame({'time':pd.date_range('2017/12/5 14:26',freq='1min', periods=N), 'data': np.random.randint(0,100,N)}) 9 10ax = plt.subplot() 11# 15分間隔で目盛り 12ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MinuteLocator([0,15,30,45])) 13# 時間のフォーマット 14ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d %H:%M")) 15df.plot(x='time', y='data', ax=ax) 16plt.show()

投稿2017/12/07 09:15

magichan

総合スコア15898

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syu-yu

2017/12/08 14:21

お返事遅くなり申し訳ありません。 サンプルまでつけて頂きありがとうございました! とてもわかりやすかったです。 また機会があればよろしくお願いします!
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