X 和 Y 轴的测量长度答案

【问题标题】：Measurement length for X and Y-axisX 和 Y 轴的测量长度
【发布时间】：2020-09-30 07:37:21
【问题描述】：

我想知道是否可以更改 pandas 创建的图表的测量里程碑。在我的代码中，X 轴代表时间并按月衡量，但衡量里程碑无处不在。

在下图中，X 轴的里程碑是 2012M01、2012M06、2012M11、2013M04 和 2013M09。

有什么方法可以选择每个里程碑之间的距离应该多长？例如，让它每年或每半年显示一次？

这是我用于制作图表的函数的代码：

def graph(dataframe):
    graph = dataframe[["Profit"]].plot() 
    graph.set_title('Statistics')
    graph.set_ylabel('Thousand $')
    graph.set_xlabel('Time')
    plt.grid(True)          
    plt.show()

实际的数据框只是一个 Excel 文件，其中包含一堆月份和货币值。

【问题讨论】：

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

我认为最直接的方法是使用matplotlib.dates 来格式化轴：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

def graph(dataframe):
    fig, ax = plt.subplots()
    xfmt = mdates.DateFormatter('%YM%m')            #see https://strftime.org/
    major = mdates.MonthLocator([1,7])              #label only Jan and Jul

    graph = dataframe[["Profit"]].plot(ax=ax)       #link plot to the existing axes
    graph.set_title('Statistics')
    graph.set_ylabel('Thousand $')
    graph.set_xlabel('Time')
    graph.xaxis.set_major_locator(major)            #set major locator tick on x-axis
    graph.xaxis.set_major_formatter(xfmt)           #format xtick label
    plt.grid(True)          
    plt.show()

但关键是您需要将日期设置为 Python 的内置 datetime.date（而不是 datetime.datetime）；感谢this answer。如果您的日期是 str 或不同类型的日期时间，您将需要转换，但在 SO 和其他地方有很多资源可以做到这一点 like this 或 this：

In[0]:

dr = pd.date_range('01-01-2012', '01-01-2014', freq='1MS')
dr = [pd.to_datetime(date).date() for date in df.index]    #explicitly converting to datetime with .date()

df = pd.DataFrame(index=dr, data={'Profit':np.random.rand(25)})
type(df.index.[0])

Out[0]:
datetime.date

调用graph(df) 使用上面的例子得到这个情节：

只是为了扩展这一点，当索引是 pandas.Timestamp 而不是 datetime.date 时会发生以下情况：

In[0]:
dr = pd.date_range('01-01-2012', '01-01-2014', freq='1MS')
# dr = [pd.to_datetime(date).date() for date in df.index]       #skipping date conversion
df = pd.DataFrame(index=dr, data={'Profit':np.random.rand(25)})

graph(df)

Out[0]:

x 轴格式不正确：

但是，如果您愿意直接通过matplotlib 而不是pandas（pandas 无论如何都使用matplotlib）创建情节，这可以处理更多类型的日期：

In[0]:
dr = pd.date_range('01-01-2012', '01-01-2014', freq='1MS')
# dr = [pd.to_datetime(date).date() for date in df.index]         #skipping date conversion
df = pd.DataFrame(index=dr, data={'Profit':np.random.rand(25)})

def graph_2(dataframe):
    fig, ax = plt.subplots()
    xfmt = mdates.DateFormatter('%YM%m')
    major = mdates.MonthLocator([1,7])

    ax.plot(dataframe.index,dataframe['Profit'], label='Profit')
    ax.set_title('Statistics')
    ax.set_ylabel('Thousand $')
    ax.set_xlabel('Time')
    ax.xaxis.set_major_locator(major)
    ax.xaxis.set_major_formatter(xfmt)
    ax.legend()                          #legend needs to be added
    plt.grid(True)          
    plt.show()

graph_2(df)
type(df.index[0])

Out[0]:

pandas._libs.tslibs.timestamps.Timestamp

这是工作图：

【讨论】：