Это немного зависит от того, какое событие вы переопределяете. Например, если вы находитесь в событии APTran_RowSelecting, вы будете использовать APTranExt следующим образом:
public void APTran_RowSelecting(PXCache sender, PXRowSelectingEventArgs e)
{
APTran row = (APTran)e.Row;
if (row == null) return;
APTranExt ext = sender.GetExtension<APTranExt>(row);
}
Или предположим, что вы находитесь на экране ввода заказа на поставку, и вы нажимаете на событие POLine_RowSelected, но вам нужно значение расширения элемента инвентаризации для элемента инвентаря на линии. Вы сделали бы что-то вроде этого:
// code to PXSelect the Inventory Item record
// and assign it to the inventoryitem var.
InventoryItemExt inventoryitemext = PXCache<InventoryItem>.GetExtension<InventoryItemExt>(inventoryitem);
Один из этих шаблонов должен работать для вас.
Я рассматриваю только столбец даты,
Входные данные:
DATE Fuel Price
0 2014-11-06 Diesel 1669
1 2014-11-02 Diesel 1549
2 2014-11-03 Diesel 1529
3 2014-11-06 Diesel 1519
4 2014-11-06 Diesel 1529
df['DATE']= df['DATE'].values.astype(np.int64)
df
Выходные данные:
DATE Fuel Price
0 1415232000000000000 Diesel 1669
1 1414886400000000000 Diesel 1549
2 1414972800000000000 Diesel 1529
3 1415232000000000000 Diesel 1519
4 1415232000000000000 Diesel 1529
Дата была преобразована в timestamp
. Чтобы преобразовать его обратно в исходный формат, просто сделайте,
df['DATE'] = pd.to_datetime(df['DATE'], unit='ns')
df
Вывод:
DATE Fuel Price
0 2014-11-06 Diesel 1669
1 2014-11-02 Diesel 1549
2 2014-11-03 Diesel 1529
3 2014-11-06 Diesel 1519
4 2014-11-06 Diesel 1529
Теперь постройте график, используя это,
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
plt.title("Analyse")
plt.xlabel("DATE")
plt.ylabel("Price")
plt.scatter(list(df['DATE'].values), list(df['Price'].values))
plt.show()
Вывод: [ 1114]