pandas - matplotlib：使用时间数据设置 xtick 频率

Question

我无法弄清楚如何使用时间数据更改 xtick 频率。 无论配方如何，错误都比比皆是。

样本原始数据：

datetime            branch
2019-05-07 14:39:14 NOWHEREVILLE
2019-05-07 16:17:39 NOWHEREVILLE
2019-05-07 16:17:41 NOWHEREVILLE
2019-05-07 16:26:42 NOWHEREVILLE
2019-05-07 16:26:50 NOWHEREVILLE

按小时重新采样：

hourly_count = circ.resample('H').count()
hourly_count = hourly_count.rename(columns={'branch': 'circulation'})

hourly_count.head()

Output：

datetime            circulation 
2019-05-07 14:00:00 1
2019-05-07 15:00:00 0
2019-05-07 16:00:00 5
2019-05-07 17:00:00 0
2019-05-07 18:00:00 0

如果我只是这样做： hourly_count.plot() ，也许改变 plot 大小，一切正常。 但是 xtick 标记的频率放大不够。

我在 SO 上看到的所有食谱都明确设置了 x 轴。 我还没有找到一个不会引发错误的食谱。

例子：

hourly_count.plot(x=hourly_count.index, y='circulation', kind='line', lw=0.75, c='r') 

抛出（片段）：

KeyError                                  Traceback (most recent call last)
<ipython-input-20-7f11c92c2c61> in <module>()
----> 1 hourly_count.plot(x=hourly_count.index, y='circulation', kind='line', lw=0.75, c='r')

/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/plotting/_core.py in __call__(self, x, y, kind, ax, subplots, sharex, sharey, layout, figsize, use_index, title, grid, legend, style, logx, logy, loglog, xticks, yticks, xlim, ylim, rot, fontsize, colormap, table, yerr, xerr, secondary_y, sort_columns, **kwds)
   2939                           fontsize=fontsize, colormap=colormap, table=table,
   2940                           yerr=yerr, xerr=xerr, secondary_y=secondary_y,
-> 2941                           sort_columns=sort_columns, **kwds)
   2942     __call__.__doc__ = plot_frame.__doc__
   2943 

/opt/anaconda3/lib/python3.7/site-packages/pandas/plotting/_core.py in plot_frame(data, x, y, kind, ax, subplots, sharex, sharey, layout, figsize, use_index, title, grid, legend, style, logx, logy, loglog, xticks, yticks, xlim, ylim, rot, fontsize, colormap, table, yerr, xerr, secondary_y, sort_columns, **kwds)
   1975                  yerr=yerr, xerr=xerr,
   1976                  secondary_y=secondary_y, sort_columns=sort_columns,
-> 1977                  **kwds)
   1978 
   1979 

我在这里使用自己的数据进行跟踪： Advanced plotting with Pandas

一切正常，直到我到达上面的 plot 命令。

Answer 1

更新：

fig, ax = plt.subplots()
plt.plot(df.index, df['circulation'])
ax.set_xlim(df.index.min() - pd.Timedelta(hours=5), df.index.max() + pd.Timedelta(hours=5))
mytime = mdates.DateFormatter('%H:%M')
ax.xaxis.set_major_formatter(mytime)
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=1))
fig.autofmt_xdate()

Output：

IIUC，您可以将 set_xlim 与 timedelta 调整一起使用：

print(df)

             datetime  circulation
0 2019-05-07 14:00:00            1
1 2019-05-07 15:00:00            0
2 2019-05-07 16:00:00            5
3 2019-05-07 17:00:00            0
4 2019-05-07 18:00:00            0

df1 = df.set_index('datetime')
ax = df1.plot()
ax.set_xlim(df1.index.min() - pd.Timedelta(hours=5), df1.index.max() + pd.Timedelta(hours=5))

Output：