按月升序对条形图进行排序答案

【问题标题】：Sort bar plot by month ascending按月升序对条形图进行排序
【发布时间】：2021-08-11 07:20:31
【问题描述】：

感谢您的帮助！

我在 Python 和 Matplotlib 中有 concat 3 个数据帧，每个数据帧的列“日期”为 datetime64，例如“2020-03-05”。当我绘制它们时，我无法获得月份/是的从左到右升序”

        
    vc = pd.concat([df1, df2, df3])
    vc['month_year'] = vc['date'].dt.strftime('%b %Y')
    vc['month_year'].value_counts().plot(kind='bar')

谢谢！

Graph

【问题讨论】：

如果我在计算频率后按升序排序会发生什么？
你能添加你的输出吗？您可以尝试将标志ascending=True 添加到value_counts() 方法中：vacancies['MONTH_YEAR'].value_counts(ascending=True).plot(kind='bar')
如果不行试试：或者改成这个：vacancies['MONTH_YEAR'].value_counts(ascending=True).sort_values(by='MONTH_YEAR',ascending = True).plot(kind='bar')
@EitanRosati 添加：ascending=True 只是颠倒当前顺序，但仍不按月/年从左到右排序 .sort_values(by='MONTH_YEAR',ascending = True) 得到错误"TypeError: sort_values() 得到了一个意外的关键字参数 'by' 但谢谢！

标签： python matplotlib monthcalendar

【解决方案1】：

要按升序显示月份，您可以这样做：

strftime()return ndarray 所以它的排序与日期时间对象不同。而不是使用strftime() 将其转换为周期对象：dt.to_period('M')。
value_counts() 之后的值按计数排序，month_year 成为此 DataFrame 的索引。所以你只需要在绘图之前对索引进行排序。

更改后的代码：

vc = pd.concat([df1, df2, df3])
vc['month_year'] = vc['date'].dt.to_period('M')
vc_graph = vc['month_year'].value_counts().sort_index(ascending=True)
vc_graph.index = (vc_graph.index).strftime('%b %Y')
vc_graph.plot(kind='bar')

输出将如下所示：

【讨论】：

谢谢，但我想保持格式为“2019 年 1 月”。这可能吗？
当然，它添加了更多代码。我在答案中添加了它