Dataframe 条 plot 与 Seaborn

Question

我正在尝试从带有日期时间索引的 DataFrame 创建一个条形 plot。 这是一个示例工作代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import seaborn as sns
sns.set()

index = pd.date_range('2012-01-01', periods=48, freq='M')
data = np.random.randint(100, size = (len(index),1))
df = pd.DataFrame(index=index, data=data, columns=['numbers'])

fig, ax = plt.subplots()
ax.bar(df.index, df['numbers'])

结果是：

如您所见，白条在背景方面无法很好地区分（为什么？）。

我尝试使用：

df['numbers'].plot(kind='bar')
import matplotlib.ticker as ticker
ticklabels = df.index.strftime('%Y-%m')
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(ticklabels))

结果：

但是通过这种方式，我失去了 6 个月间隔的自动 xticks 标签（和网格）。

任何想法？

Answer 1

您可以更改样式：

import matplotlib.pyplot as plt

index = pd.date_range('2012-01-01', periods=48, freq='M')
data = np.random.randint(100, size = (len(index),1))
df = pd.DataFrame(index=index, data=data, columns=['numbers'])

plt.figure(figsize=(12, 5))
plt.style.use('default')
plt.bar(df.index,df['numbers'],color="red")

Answer 2

您实际上并未使用seaborn 。 将ax.bar(df.index, df['numbers'])替换为

sns.barplot(df.index, df['numbers'], ax=ax)