在 matplotlib 中更改日期时间轴的格式

Question

我有一个系列，其索引是我希望绘制的datetime时间。 我想在 y 轴上绘制系列的值，在 x 轴上绘制系列的索引。 该Series看起来如下：

2014-01-01     7
2014-02-01     8
2014-03-01     9
2014-04-01     8
...

我使用plt.plot(series.index, series.values)生成一个图表。 但图表看起来像：

问题是我只想有年份和月份（yyyy-mm 或 2016 年 3 月）。 但是，该图包含小时、分钟和秒。 如何删除它们以获得所需的格式？

Answer 1

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# sample data
N = 30
drange = pd.date_range("2014-01", periods=N, freq="MS")
np.random.seed(365)  # for a reproducible example of values
values = {'values':np.random.randint(1,20,size=N)}
df = pd.DataFrame(values, index=drange)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df.index, df.values)
ax.set_xticks(df.index)

# use formatters to specify major and minor ticks
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m"))
ax.xaxis.set_minor_formatter(mdates.DateFormatter("%Y-%m"))
_ = plt.xticks(rotation=90)    

Answer 2

你可以尝试这样的事情：

import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'values':np.random.randint(0,1000,36)},index=pd.date_range(start='2014-01-01',end='2016-12-31',freq='M'))
fig,ax1 = plt.subplots()
plt.plot(df.index,df.values)
monthyearFmt = mdates.DateFormatter('%Y %B')
ax1.xaxis.set_major_formatter(monthyearFmt)
_ = plt.xticks(rotation=90)

Answer 3

你应该看看 matplotlib 的这个原生函数：

fig.autofmt_xdate()

请参阅源网站上的示例自定义刻度格式化程序