我正在尝试使用seaborn来绘制图表
sns.lmplot(x="when_start", y="how_long",hue= 'state',
data=apps_pd.loc[(apps_pd['user'] == 'xavi')],lowess=True);
Where apps_pd是一个数据框。和领域apps_pd['when_start']是 int 像 1499963856220，并且相同how_long.
脚本的结果
但是，如果我不更改数据的格式，我会得到一个非常混乱的图表。
无论如何，我可以将 x 轴的单位更改为“yyyy-mm-dd”吗？我想将所有数据按日级别分组。
我还可以将 y 轴的单位更改为小时-分钟-秒吗？
Here is the first 5 lines of my dataframe.
首先，当您发布数据时，以文本格式发布，而不是图像。
您可以转换列when_start日期时间格式如下：
apps_pd['when_start'] = pd.to_datetime(apps_pd['when_start'], unit='ms')
然而，散点图是调用之一lmplot 不支持日期时间格式。您必须在绘制后替换 xtick 标记，如下例所示：
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pylab as plt
cols = ['how_long', 'state', 'user', 'when_start']
data = [[62297, 'FINISHED', 'xavi', 1499963793923],
[25761, 'FINISHED', 'xavi', 1499963446385],
[20082, 'FINISHED', 'xavi', 1499963221203],
[20508, 'FINISHED', 'xavi', 1499963156760],
[580975, 'FINISHED', 'xavi', 1499962435293]]
apps_pd = pd.DataFrame(data, columns = cols)
# convert ms timestamps of dataframe to date time format by pandas
#apps_pd['when_start'] = pd.to_datetime(apps_pd['when_start'], unit='ms')
print (apps_pd)
sns.lmplot(x='when_start', y='how_long', hue= 'state',
data=apps_pd[(apps_pd['user'] == 'xavi')],lowess=True)
# get current axis
ax = plt.gca()
# get current xtick labels
xticks = ax.get_xticks()
# convert all xtick labels to selected format from ms timestamp
ax.set_xticklabels([pd.to_datetime(tm, unit='ms').strftime('%Y-%m-%d\n %H:%M:%S') for tm in xticks],
rotation=50)
plt.show()
