TypeError:float（）参数必须是字符串或数字，而不是“Period”

Question

我有一个pandas数据框，其列如下：

df.columns = pd.to_datetime(list(df)) #list(df) = ["2017-01", "2016-01", ...]

然后我在数据集的每一行中执行插值，因为我有一些要去掉的nan。以下是打印的结果：

ORIGINAL  
2007-12-01     NaN 
2008-12-01     NaN 
2009-12-01     NaN 
2010-12-01   -0.35 
2011-12-01    0.67 
2012-12-01     NaN 
2013-12-01     NaN 
2014-12-01    1.03 
2015-12-01    0.37 
2016-12-01     NaN 
2017-12-01     NaN 
Name: row1, dtype: float64 

INTERPOLATION  
2007-12-01   -0.350000 
2008-12-01   -0.350000 
2009-12-01   -0.350000 
2010-12-01   -0.350000 
2011-12-01    0.670000 
2012-12-01    0.790219 
2013-12-01    0.910109 
2014-12-01    1.030000 
2015-12-01    0.370000 
2016-12-01    0.370000 
2017-12-01    0.370000 
Name: row1, dtype: float64

然后我尝试绘制插值行并得到：

TypeError: float() argument must be a string or a number, not 'Period' 

整个代码：

print("ORIGINAL\n", series)
interpolation = series.interpolate(method=func, limit=10, limit_direction='both')
interpolation.plot()
print("INTERPOLATION\n",interpolation)

在我看来，错误出现在序列中的时间值中，但我认为matplotlib应该能够处理它，所以我肯定做错了什么。提前谢谢。

Answer 1

这是熊猫身上的一个虫子，如果一切顺利的话，它会被next major release by August 31, 2018修正。

现在，@J63的解决方案必须要做。或者安装较早版本的pandas，比如0.20.2。

Answer 2

如果我这样做，它就会工作：

plt.plot(row.index, row.values)
plt.show()

我不知道为什么。。。

Answer 3

这是最简单的答案，不需要升级或降级熊猫。

pd.plotting.register_matplotlib_converters()

有时注册会导致另一个错误，如compute.use_瓶颈，使用_numexpr error来删除该调用注销程序：p

例如：pd.plotting.deregister_matplotlib_converters()

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