带有 Pandas 数据透视表的 Matplotlib 折线图答案

【问题标题】：Matplotlib Line Graph with Pandas Pivot Table带有 Pandas 数据透视表的 Matplotlib 折线图
【发布时间】：2016-05-16 15:16:57
【问题描述】：

给定以下数据框和生成的数据透视表：

import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
df = pd.DataFrame(
        {'YYYYMM':[201603,201503,201403,201303,201603,201503,201403,201303],
         'Count':[5,6,2,7,4,7,8,9],
         'Group':['A','A','A','A','B','B','B','B']})
df['YYYYMM']=df['YYYYMM'].astype(str).str[:-2].astype(np.int64)
t=df.pivot_table(df,index=['YYYYMM'],columns=['Group'],aggfunc=np.sum)


    Count
Group   A   B
YYYYMM      
2013    7   9
2014    2   8
2015    6   7
2016    5   4

我想绘制它以创建一个折线图，其中 y 轴刻度标签反映年份 (YYYYMM)，如数据透视表中所示。

这是我目前所拥有的：

fig, ax = plt.subplots(1,1)
t.plot(ax=ax)

轴标签应该分别是 2013、2014、2015 和 2016，而不是那里的。

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas matplotlib pivot-table

【解决方案1】：

我认为您可以删除.astype(np.int64)，但随后您会在索引string 中获得值类型：

df['YYYYMM']=df['YYYYMM'].astype(str).str[:-2]

print t.index
Index([u'2013', u'2014', u'2015', u'2016'], dtype='object', name=u'YYYYMM')

但如果你需要int 索引，请使用：

from  matplotlib.ticker import FuncFormatter

fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda x, _: int(x)))
t.plot(ax=ax)

【讨论】：