MemoryStream: выбрал исключение типа «System.InvalidOperationException» [дубликат]

План панда-бара является категорическим сюжетом. Он показывает одну полосу для каждого индекса в целых позициях на шкале. Следовательно, первый барабан находится в позиции 0, следующий на 1 и т. Д. Этикетки соответствуют индексу данных. Если у вас 100 баров, вы получите 100 ярлыков. Это имеет смысл, потому что панды не могут знать, следует ли рассматривать их как категории или порядковые / числовые данные.

Если вместо этого вы используете обычный график штрих-кода matplotlib, он будет обрабатывать индекс данных. Это означает, что бары имеют свое положение в соответствии с фактическими датами, а метки помещаются в соответствии с автоматическим тикером.

import pandas as pd
import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt

datelist = pd.date_range(pd.datetime(2017, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=42).tolist()
df = pd.DataFrame(np.cumsum(np.random.randn(42)), 
                  columns=['error'], index=pd.to_datetime(datelist))

plt.bar(df.index, df["error"].values)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

Преимущество тогда кроме того, могут использоваться matplotlib.dates локаторы и форматирующие элементы. Например. для маркировки каждого первого и пятнадцатого месяца в специальном формате

import pandas as pd
import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

datelist = pd.date_range(pd.datetime(2017, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=93).tolist()
df = pd.DataFrame(np.cumsum(np.random.randn(93)), 
                  columns=['error'], index=pd.to_datetime(datelist))

plt.bar(df.index, df["error"].values)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator((1,15)))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d %b %Y"))
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()