摆脱条形图比例中的微小部分（Pandas/Python）

Question

当我尝试使用pd.cut 绘制（直方图的）条形图时，我得到一个有趣的（而且非常烦人！）0.001 添加到轴（从左侧），使其从-1.001 而不是 -1。问题是如何摆脱这种情况？ （请看图）。

我的代码是：

out_i = pd.cut(df, bins=np.arange(-1,1.2,0.2), include_lowest=True)
out_i.value_counts(sort=False).plot.bar(rot=45, figsize=(6,6))
plt.tight_layout()

与 df:

             a 
0    -0.402203
1    -0.019031
2    -0.979292
3    -0.701221
4    -0.267261
5    -0.563602
7    -0.454961
8     0.632456
9    -0.843081
10   -0.629253
11   -0.946188
12   -0.628178
13   -0.776933
14   -0.717091
15   -0.392144
16   -0.799408
17   -0.897951
18    0.255321
19   -0.641854
20   -0.356393
21   -0.507321
22   -0.698238
23   -0.985097
25   -0.661444
26   -0.751593
27   -0.437505
28   -0.413451
29   -0.798745
30   -0.736440
31   -0.672727
32   -0.807688
33   -0.087085
34   -0.393203
35   -0.979730
36   -0.902951
37   -0.454231
38   -0.561951
39   -0.388580
40   -0.706501
41   -0.408248
42   -0.377235
43   -0.283110
44   -0.517428
45   -0.949603
46   -0.268667
47   -0.376199
48   -0.472293
49   -0.211781
50   -0.921520
51   -0.345870
53   -0.542487
55   -0.597996

Answer 1

如果可以去掉间隔的小数点，则生成一个自定义的间隔标签列表并将其设置为绘图的xticklabels：

out_i = pd.cut(df['a'], bins=np.arange(-1,1.2,0.2), include_lowest=True)

intervals = out_i.cat.categories
labels = ['(%.1f, %.1f]' % (int(interval.left*100)/100, interval.right) for interval in intervals]

ax = out_i.value_counts(sort=False).plot.bar(rot=45, figsize=(6,6))
ax.set_xticklabels(labels)
plt.tight_layout()

结果如下图：

注意：这将始终输出一个半闭区间(a,b]。可以通过根据pd.cut的参数使括号动态化来改进。