質問をすることでしか得られない、回答やアドバイスがある。

15分調べてもわからないことは、質問しよう!

新規登録して質問してみよう
ただいま回答率
85.48%
DateTime

多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

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。

Q&A

解決済

1回答

6059閲覧

python seabornでdatetime型のヒストグラムがエラーにより表示できない

mamma

総合スコア11

DateTime

多くのプログラミング言語におけるDateTimeオブジェクトは、日付と時間に関する演算と出力を行います。

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。

0グッド

0クリップ

投稿2017/06/09 12:33

編集2017/06/10 15:06

###前提・実現したいこと
datetime型のデータを散布図とヒストグラムで表示したい
・seabornのjoinplotを活用
・データはDataFreameで定義

###発生している問題・エラーメッセージ
散布図は表示されるが、ヒストグラムがエラーで表示されない。

TypeError: ufunc multiply cannot use operands with types dtype('<M8[ns]') and dtype('float64')

###該当のソースコード
データはダミーです。

import pandas as pd import seaborn as sns %matplotlib inline df = pd.DataFrame(['2017/5/1 12:34:56','2017/5/5 12:34:56','2017/5/6 12:34:56','2017/5/7 12:34:56','2017/5/8 12:34:56', '2017/5/15 12:34:56','2017/5/20 12:34:56','2017/5/21 12:34:56','2017/5/22 12:34:56','2017/5/23 12:34:56'], columns = ['time']) df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) df['time1'] = df['time'] sns.jointplot(x='time',y='time1', data=df)

###試したこと
対応方法を検索したがよくわからず。

###補足情報(言語/FW/ツール等のバージョンなど)
python3.4
anaconda 4.1.1
pandas 0.18.1
seaborn 0.7.1

実行環境 jupyter notebook

よろしくお願いします。

気になる質問をクリップする

クリップした質問は、後からいつでもMYページで確認できます。

またクリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

guest

回答1

0

自己解決

datetime型でヒストグラムを表示するにはひと工夫いるようです。
事前に何週目なのか計算しておけば、seabornでも表示できるかと。

df.groupby(df["time"].dt.week).count().plot(kind="bar")

とりあえず、pandasで表示

投稿2017/06/11 11:07

mamma

総合スコア11

バッドをするには、ログインかつ

こちらの条件を満たす必要があります。

あなたの回答

tips

太字

斜体

打ち消し線

見出し

引用テキストの挿入

コードの挿入

リンクの挿入

リストの挿入

番号リストの挿入

表の挿入

水平線の挿入

プレビュー

15分調べてもわからないことは
teratailで質問しよう!

ただいまの回答率
85.48%

質問をまとめることで
思考を整理して素早く解決

テンプレート機能で
簡単に質問をまとめる

質問する

関連した質問