在x数据类型为timedelta64的情况下以1小时为间隔缩放x轴[ns],可以通过以下步骤实现:
pd.to_datetime()
函数将timedelta64类型转换为datetime64类型。pd.Grouper()
函数将数据按照1小时的间隔进行分组。将该函数作为参数传递给groupby()
函数,以便按照指定的间隔进行分组。agg()
函数来实现。以下是一个示例代码:
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 假设x为一个包含timedelta64类型数据的Series或DataFrame列
# 将x的数据类型转换为datetime64类型
x = pd.to_datetime(x)
# 以1小时为间隔进行分组
grouped = x.groupby(pd.Grouper(freq='1H'))
# 对每个分组进行聚合操作,例如计算平均值
aggregated = grouped.agg('mean')
# 绘制缩放后的x轴图表
plt.plot(aggregated.index, aggregated.values)
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Scaled X-axis')
plt.show()
在这个例子中,我们假设x是一个包含timedelta64类型数据的Series或DataFrame列。首先,我们将x的数据类型转换为datetime64类型。然后,使用pd.Grouper()
函数将数据按照1小时的间隔进行分组。接下来,对每个分组进行聚合操作,例如计算平均值。最后,使用Matplotlib绘制缩放后的x轴图表。
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