在 pandas.DataFrame.plot() 中格式化刻度标签而不导入 matplotlib

Question

是否可以在不导入matplotlib.ticker库的情况下格式化pandas.DataFrame.plot()中的刻度标签？

我开始意识到pandas有许多我不知道的本机函数，我喜欢尽可能使用它们——如果只是为了简化我的代码。 是的， pandas无论如何都依赖于matplotlib ，但我想知道在不直接调用matplotlib函数的情况下我可以在多大程度上设置绘图样式。

例如，我可以在没有matplotlib.ticker.Percentformatter()的情况下将此图表上的刻度标签更改为百分比吗？

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib as plt

df = pd.DataFrame(columns=["value"], data=np.random.rand(5))
ax = df.plot.barh()
ax.xaxis.set_major_formatter(plt.ticker.PercentFormatter(1))
plt.show()

Answer 1

您可以使用set_major_formatter将自定义 function 设置为字符串格式化程序。

例如：

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

df = pd.DataFrame(columns=["value"], data=np.random.rand(5))
ax = df.plot.barh()
func = lambda x, pos: f"{int(x*100)}%"
ax.xaxis.set_major_formatter(func)
plt.show()