用时间数据框绘制密度图

Question

我有一个包含各种格式时间戳的数据帧。

print df.head()

   Time              _datetime     time_stamp          hour     day  
0  00:00:00.0000000  1486339200000 2017-02-06 00:00:00     0  Monday  
1  00:00:00.0000000  1486339200000 2017-02-06 00:00:00     0  Monday  
2  00:00:00.0000000  1486339200000 2017-02-06 00:00:00     0  Monday  
3  23:59:59.0000000  1486339199000 2017-02-05 23:59:59    23  Sunday  
4  23:59:59.0000000  1486339199000 2017-02-05 23:59:59    23  Sunday 

Time                       object
_datetime                   int64
time_stamp         datetime64[ns]
hour                        int64
day                        object

我希望绘制密度图：

p = ggplot(aes(x='_datetime'),data=df) + geom_density()

这很有效。但是，当我添加颜色分解时：

p = ggplot(aes(x='_datetime',color='day'),data=df) + geom_density()

我明白了：

numpy.linalg.linalg.LinAlgError: singular matrix

我试过了：

p = ggplot(aes(x='time_stamp',color='day'),data=df) + geom_density()

返回TypeError: invalid type promotion

这可能与Plotting event density in Python with ggplot and pandas

有关

编辑 如果我将day从对象更改为int：

df['day'] = df['time_stamp'].dt.weekday

p = ggplot(aes(x='_datetime',color='day'),data=df) + geom_density()

它返回：

ValueError: RGBA sequence should have length 3 or 4