Pandas 和 Matplotlib - fill_ Between() 与 datetime64

有一个 Pandas 数据框：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 300 entries, 5220 to 5519
Data columns (total 3 columns):
Date             300 non-null datetime64[ns]
A                300 non-null float64
B                300 non-null float64
dtypes: datetime64[ns](1), float64(2)
memory usage: 30.5 KB

我想绘制 A 和 B 系列与日期的关系图。

plt.plot_date(data['Date'], data['A'], '-')
plt.plot_date(data['Date'], data['B'], '-')

然后我想在 A 和 B 系列之间的区域应用 fill_ Between() ：

plt.fill_between(data['Date'], data['A'], data['B'],
                where=data['A'] >= data['B'],
                facecolor='green', alpha=0.2, interpolate=True)

哪个输出：

TypeError: ufunc 'isfinite' not supported for the input types, and the inputs
could not be safely coerced to any supported types according to the casting 
rule ''safe''

matplotlib 是否接受 pandas datetime64 对象fill_between()功能？我应该将其转换为不同的日期类型吗？

Pandas 注册一个转换器 https://github.com/pydata/pandas/blob/master/pandas/tseries/converter.py#L27 in matplotlib.units.registry它转换许多日期时间类型（例如 pandas DatetimeIndex 和 dtype 的 numpy 数组）datetime64）到 matplotlib datenums，但它不处理 PandasSeries与数据类型datetime64.

In [67]: import pandas.tseries.converter as converter

In [68]: c = converter.DatetimeConverter()

In [69]: type(c.convert(df['Date'].values, None, None))
Out[69]: numpy.ndarray              # converted (good)

In [70]: type(c.convert(df['Date'], None, None))
Out[70]: pandas.core.series.Series  # left unchanged

fill_between检查并使用转换器来处理数据（如果存在）。

因此，作为解决方法，您可以将日期转换为 NumPy 数组datetime64's:

d = data['Date'].values
plt.fill_between(d, data['A'], data['B'],
                where=data['A'] >= data['B'],
                facecolor='green', alpha=0.2, interpolate=True)

例如，

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

N = 300
dates = pd.date_range('2000-1-1', periods=N, freq='D')
x = np.linspace(0, 2*np.pi, N)
data = pd.DataFrame({'A': np.sin(x), 'B': np.cos(x),
               'Date': dates})
plt.plot_date(data['Date'], data['A'], '-')
plt.plot_date(data['Date'], data['B'], '-')

d = data['Date'].values
plt.fill_between(d, data['A'], data['B'],
                where=data['A'] >= data['B'],
                facecolor='green', alpha=0.2, interpolate=True)
plt.xticks(rotation=25)
plt.show()