Pandas Dataframe.plot，如何更改 x 轴标签

Question

我正在尝试使用 Python/Pandas 在条形图上绘制为期一年的值集。 结果图非常混乱，我尝试设置 xtick 标签不起作用。

我的原始代码：

import datetime as dt
import random
import pandas as pd

#generate year-long list of dates
i = 0
list_of_dates = []
last_date = dt.date(2017, 1, 1)
while i < 365:
    list_of_dates.append(last_date)
    last_date += dt.timedelta(days=1)
    #print(last_date)
    i = i + 1

#generate random values for example
daily_rainfall = []
j = 0
while j < 365:
    daily_rainfall.append(random.randint(0,3))
    j = j + 1
    
#put lists in DF
rainfall_dataframe = pd.DataFrame(list(zip(list_of_dates, daily_rainfall)),columns=["Date","Precipitation"])
rainfall_dataframe = rainfall_dataframe.groupby(["Date"]).sum()

rainfall_dataframe.plot(kind="bar", figsize=(13,7))

返回这个：

图像1

不能用，很明显。 所以我希望它每月只标记 x-ticks。 我尝试创建一个日期时间日期对象列表，它只是每个月的第一个，但是当我尝试将它传递给 df.plot() 时，它什么都不返回。

xlablist = []
xlablist.append(dt.date(2017, 1, 1))
xlablist.append(dt.date(2017, 6, 1))
xlablist.append(dt.date(2018, 1, 1))

rainfall_dataframe.plot(kind="bar", figsize=(13,7), xticks=xlablist)

返回：

图像2

请帮忙！

Answer 1

您可以使用Date locators 。

import datetime as dt
import random
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates


#generate year-long list of dates
i = 0
list_of_dates = []
last_date = dt.date(2017, 1, 1)
while i < 365:
    list_of_dates.append(last_date)
    last_date += dt.timedelta(days=1)
    #print(last_date)
    i = i + 1

#generate random values for example
daily_rainfall = []
j = 0
while j < 365:
    daily_rainfall.append(random.randint(0,3))
    j = j + 1
    
#put lists in DF
rainfall_dataframe = pd.DataFrame(list(zip(list_of_dates, daily_rainfall)),columns=["Date","Precipitation"])
rainfall_dataframe = rainfall_dataframe.groupby(["Date"]).sum()

rainfall_dataframe.plot(kind="bar", figsize=(13,7))

plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())

plt.xticks(rotation=45)

plt.show()

Answer 2

一种可能的解决方案，使用MonthLocator指定放置x标签的位置并使用DateFormatter指定标签的格式：

# Imports
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# Create source data
np.random.seed(0)
dates = pd.date_range(start='2017-01-01', end='2017-12-31')
rainfall = np.random.randint(0, 20, dates.size)

# Drawing
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 4))
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('mm')
plt.title('Rainfall 2017')
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
fmt = mdates.DateFormatter('%b %Y')
ax.xaxis.set_major_formatter(fmt)
ax.bar(dates, rainfall)
plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=30);

对于上述源数据，我得到了以下图片：