如何为从 pandas DataFrame 创建的条形图设置 x 轴刻度位置？

Question

我有一个简单的情节，x 标签为 1、1.25、1.5、1.75、2 等，最多 15 个：

该图是从 pandas.DataFrame 创建的，但未指定 xtick 间隔：

speed.plot(kind='bar',figsize=(15, 7))

现在我希望 x 间隔的增量为 1 而不是 0.25，因此标签将读取 1、2、3、4、5 等。

我确信这很容易，但我终其一生都无法弄清楚。

我找到了plt.xticks()，这似乎是正确的电话，但也许是set_xticks？

到目前为止，我已经大量更改了 x 刻度，但没有做我想做的事情。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

如果您的 x-label 具有数值，pandas 处理条形图的 x-ticks 的方式可能会非常令人困惑。让我们举个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

x = np.linspace(0, 1, 21)
y = np.random.rand(21)
s = pd.Series(y, index=x)

ax = s.plot(kind='bar', figsize=(10, 3))
ax.figure.tight_layout()

您可能希望刻度位置与x 中的值直接对应，即 0、0.05、0.1、...、1.0。但是，情况并非如此：

print(ax.get_xticks())
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]

相反，pandas 根据x 中每个元素的indices 设置刻度locations，然后根据x 设置刻度labels x:

中的 值

print(' '.join(label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()))
# 0.0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1.0

---

因此，直接设置刻度位置（使用ax.set_xticks）或将xticks= 参数传递给pd.Series.plot() 不会给您预期的效果：

new_ticks = np.linspace(0, 1, 11)       # 0.0, 0.1, 0.2, ..., 1.0
ax.set_xticks(new_ticks)

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相反，您需要分别更新 x-ticks 的位置和标签：

# positions of each tick, relative to the indices of the x-values
ax.set_xticks(np.interp(new_ticks, s.index, np.arange(s.size)))

# labels
ax.set_xticklabels(new_ticks)

在大多数情况下，这种行为实际上很有意义。对于条形图，x 标签通常是非数字的（例如，对应于类别的字符串），在这种情况下，无法使用 x 中的值来设置刻度位置。在不引入另一个参数来指定它们的位置的情况下，最合乎逻辑的选择是使用它们的索引。