如何将时间用作带有seaborn的散点图的x轴？答案

【问题标题】：How to use time as x axis for a scatterplot with seaborn?如何将时间用作带有seaborn的散点图的x轴？
【发布时间】：2020-04-10 22:04:34
【问题描述】：

我有一个简单的数据框，以时间为索引，以虚拟值为例。[] 我做了一个简单的散点图，你在这里看到：

简单的问题：如何调整xaxis，使xaxis中从00:00到23:00的所有时间值都可见？该图的其余部分很好，它显示了所有数据点，它只是标签。尝试了不同的方法，但没有成功。

到目前为止我所有的代码都是：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.dates as mdates
from datetime import time

data = []
for i in range(0, 24):
    temp_list = []
    temp_list.append(time(i))
    temp_list.append(i)
    data.append(temp_list)

my_df = pd.DataFrame(data, columns=["time", "values"])    
my_df.set_index(['time'],inplace=True)
my_df
fig = sns.scatterplot(my_df.index, my_df['values'])
fig.set(xlabel='time', ylabel='values')

【问题讨论】：

标签： python pandas jupyter seaborn scatter-plot

【解决方案1】：

我认为您将不得不为此降低到 matplotlib 级别：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.dates as mdates
from datetime import time
import matplotlib.pyplot as plt

data = []
for i in range(0, 24):
    temp_list = []
    temp_list.append(time(i))
    temp_list.append(i)
    data.append(temp_list)

df = pd.DataFrame(data, columns=["time", "values"])  
df.time = pd.to_datetime(df.time, format='%H:%M:%S')
df.set_index(['time'],inplace=True)
ax = sns.scatterplot(df.index, df["values"])
ax.set(xlabel="time", ylabel="measured values")
ax.set_xlim(df.index[0], df.index[-1])
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%H:%M:%S"))
ax.tick_params(axis="x", rotation=45)

这会产生

【讨论】：

这不起作用。除了写“时间”之外，它在 x 轴上没有显示任何东西
它对我有用。如果您发布 MCVE，我们可以为您提供更多帮助 stackoverflow.com/help/minimal-reproducible-example
嘿，我编辑了我的问题。带有完整的代码。感谢您的帮助
@juuubbb 谢谢！好的，我现在看到了问题 - 您需要将 df.time 格式化为日期时间（否则 mdates.HourLocator() 不知道如何处理它）。已更新我的答案

【解决方案2】：

我认为你有两个选择：

仅将时间转换为小时，因为只需将小时提取到 df 中的新列

df['hour_'] = datetime.hour

而不是将它用作您的 xaxis

如果您需要您描述的格式的时间，它可能会导致您出现可见性问题，其中时间戳将相互重叠。我正在使用

plt.xticks(rotation=45, Horizontalalignment='right')

ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(12))

所以首先我旋转文本然后我限制刻度数。

这是我使用它的完整脚本：

sns.set()
sns.set_style("whitegrid")
sns.axes_style("whitegrid")

for k, g in df_forPlots.groupby('your_column'):
    fig = plt.figure(figsize=(10,5))
    wide_df = g[['x', 'y', 'z']]
    wide_df.set_index(['x'], inplace=True)
    ax = sns.lineplot(data=wide_df)
    plt.xticks(rotation=45,
                   horizontalalignment='right')
    ax.yaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(14))
    ax.xaxis.set_major_locator(plt.MaxNLocator(35))
    plt.title(f"your {k} in somthing{g.z.unique()}")
    plt.tight_layout()

希望我停下来

【讨论】：