• 将'datetime'列设置为datetime64[ns] Dtype以解决错误：
• 使用pandas.to_datetime转换'datetime'列，并记住将该列重新赋值给它自己，因为这不是就地更新。
• pandas擅长于计算日期时间的格式，但是可能需要使用format=选项来 * 指定'datetime'列的当前格式 *。
• 如果列名不包含特殊字符，并且不与内置属性/方法冲突（例如index、count），则可以使用.访问列名。
• df_google.datetime而不是df_google['datetime']

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# given the following data
data = {'datetime': ['2018-05-15', '2018-05-16', '2018-05-17', '2018-05-18', '2018-05-21', '2018-05-22', '2018-05-23', '2018-05-24', '2018-05-25', '2018-05-29'],
        'price': [1079.22998, 1081.77002, 1078.589966, 1066.359985, 1079.579956, 1069.72998, 1079.689941, 1079.23999, 1075.660034, 1060.319946]}

df_google = pd.DataFrame(data)

# convert the datetime column to a datetime type and assign it back to the column
df_google.datetime = pd.to_datetime(df_google.datetime)

# display(df_google.head())
     datetime        price
0  2018-05-15  1079.229980
1  2018-05-16  1081.770020
2  2018-05-17  1078.589966
3  2018-05-18  1066.359985
4  2018-05-21  1079.579956
5  2018-05-22  1069.729980
6  2018-05-23  1079.689941
7  2018-05-24  1079.239990
8  2018-05-25  1075.660034
9  2018-05-29  1060.319946

验证'datetime'列是否为datetime64[ns]数据类型：

print(df_google.info())

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 10 entries, 0 to 9
Data columns (total 2 columns):
 #   Column    Non-Null Count  Dtype         
---  ------    --------------  -----         
 0   datetime  10 non-null     datetime64[ns]
 1   price     10 non-null     float64       
dtypes: datetime64[ns](1), float64(1)
memory usage: 288.0 bytes

图：

• 指定列作为要打印的x=...轴。

df_google.plot(x='datetime')
plt.show()

• 也可以先用df.set_index('datetime', inplace=True)把要作为x轴的列设置为索引，然后用df.plot()来绘图，但不一定要设置索引，也与误差无关。
• 有大量的替代绘图工具，但df.plot()是很好的获得数据的外观。
• PyViz

注：

• 此解决方案适用于此OP，但是，存在一个类似的问题ValueError: view limit minimum -0.5 is less than 1 and is an invalid Matplotlib date value when plotting to a bar chart，但解决方案不同。
• 确保pandas和matplotlib已更新。
• 如果您使用的是Anaconda，请使用conda upate --all更新。不要使用pip更新随Anaconda一起安装的软件包。
• 如果您使用的是笔记本电脑，请尝试重新启动内核并清除输出。

我刚才也遇到了同样的问题，输出是

view limit minimum 0.0 is less than 1 and is an invalid Matplotlib date value. This often happens if you pass a non-datetime value to an axis that has datetime units

我为x值设置了int限制，尽管我的“Release_Date”列中有pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp值

with sns.axes_style('darkgrid'):
  ax = sns.scatterplot(data=data_clean,
                  # Release_Date column has pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp in it
                  x='Release_Date',
                  y='USD_Worldwide_Gross',
                  )

  ax.set(ylim=(0, 3000000000),
        # xlim caused problem, because of int values
        xlim=(0, 450000000))

  plt.show()