时间序列绘制Pandas中的不一致性

Question

假设我有一个数据帧df ，其中df.index由datetime对象组成，例如

> df.index[0]
datetime.date(2014, 5, 5)

如果我绘制它，Pandas很好地保留了绘图中的datetime类型，这允许用户更改时间序列采样以及绘图的格式选项：

  # Plot the dataframe:
  f     = plt.figure(figsize=(8,8))
  ax    = f.add_subplot(1,1,1)
  lines = df.plot(ax=ax)

  # Choose the sampling rate in terms of dates:
  ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.WeekdayLocator(byweekday=(0,1,2,3,4,5,6),
                                                            interval=1))

  # We can also re-sample the X axis numerically if we want (e.g. every 4 steps):
  N = 4

  ticks      = ax.xaxis.get_ticklocs()
  ticklabels = [l.get_text() for l in ax.xaxis.get_ticklabels()]

  ax.xaxis.set_ticks(ticks[-1::-N][::-1])
  ax.xaxis.set_ticklabels(ticklabels[-1::-N][::-1])

  # Choose a date formatter using a date-friendly syntax:
  ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%b\n%d'))

  plt.show()

然而，上述不为一个工作boxplot （对于x轴的刻度标签呈现空）：

df2.boxplot(column='A', by='created_dt',ax=ax, sym="k.")

# same code as above ...

看起来在最后一个例子中，Pandas将x轴标签转换为字符串类型，因此格式化程序和定位器不再起作用。

这篇文章重用了以下主题的解决方案：

1. Pandas timeseries绘图设置x轴主要和次要刻度和标签的接受答案
2. Pandas接受的答案：bar plot xtick frequency

为什么？ 如何使用boxplot的方式，允许我使用matplotlib日期定位器和格式化？

Answer 1

不，实际上连线图都没有正常工作，如果你有年份出现，你会注意到问题：在下面的例子中，不是2000，xticks是在1989年。

In [49]:
df=pd.DataFrame({'Val': np.random.random(50)})
df.index=pd.date_range('2000-01-02', periods=50)
f     = plt.figure()
ax    = f.add_subplot(1,1,1)
lines = df.plot(ax=ax)
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%y%b\n%d'))
print ax.get_xlim()
(10958.0, 11007.0)

In [50]:
matplotlib.dates.strpdate2num('%Y-%M-%d')('2000-01-02')
Out[50]:
730121.0006944444
In [51]:
matplotlib.dates.num2date(730121.0006944444)
Out[51]:
datetime.datetime(2000, 1, 2, 0, 1, tzinfo=<matplotlib.dates._UTC object at 0x051FA9F0>)

原来datetime数据在不同的处理pandas和matplotlib ：在后者， 2000-1-2应该是730121.0006944444 ，而不是10958.0在pandas

为了做到正确，我们需要避免使用pandas的plot方法：

In [52]:
plt.plot_date(df.index.to_pydatetime(), df.Val, fmt='-')
ax=plt.gca()
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%y%b\n%d'))

同样对于barplot ：

In [53]:
plt.bar(df.index.to_pydatetime(), df.Val, width=0.4)
ax=plt.gca()
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%y%b\n%d'))