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python 時系列データをplotしたい

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前提・実現したいこと

  • csvを読み込み、時系列データを適切に図にplotしたいです。具体的には下記です。
    横軸:時刻
    縦軸:value
    datasetは下記です
timestamp,value
18:09:29,100
18:09:30,101
18:09:30,102
(...)
  • 実行すると次のエラーがでます。

発生している問題・エラーメッセージ

ValueError: view limit minimum -34152.73988020833 is less than 1 and is an invalid Matplotlib date value. This often happens if you pass a non-datetime value to an axis that has datetime units

該当のソースコード

import pandas as pd

csv = pd.read_csv('hoge.csv')

# 時系列データの取得
times = csv['time']
timeList = []
for timestamp in times:
    formatTimeStamp = pd.to_datetime(timestamp, format='%H:%M:%S')
    timeList.append(formatTimeStamp)

# valueの取得
values = csv['value']
valueList = []
for data in values:
    valueList.append(int(data))

df = pd.DataFrame({
    'value': valueList
})
df.index = timeList
df.plot()

試したこと

print(df)
とすると表はできているようです

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

  • anaconda 3-5

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回答 1

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ダミーデータ作成

import pandas as pd

s1 = pd.date_range(start='1/1/2018', periods=1000)  # 時刻
values = np.random.choice([-1, 1], 1000).cumsum() + 100  # ランダムウォーク
s2 = pd.Series(values)  # 値

df = pd.DataFrame({'timestamp': s1, 'value': s2})
df.to_csv('test.csv', index=False)

本題のコード

df.plot() する際に DataFrame のどの列を x 軸、y 軸にとるかを指定してください。

# parse_dates=['timestamp'] としてパースするタイミングで
# 'timestamp' 列を Datetime 型に変換する。
df = pd.read_csv('test.csv', parse_dates=['timestamp'])
# x 軸、y 軸にどの列のデータを使うのか指定する。
df.plot('timestamp', 'value')

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    • スパムや攻撃的な表現を用いた投稿

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  • 2019/01/23 01:50 編集

    ご丁寧にありがとうございます.

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