在 matplotlib 上用两个不同的时间/x 轴绘制数据？

Question

我的目标是产生这样的东西 ，但我的尝试看起来像这样

问题是我正在使用两个 CSV 数据，尽管它们的时间范围相同，但其中一个有很多时间间隔，比如 2399 左右，另一个是 73。我正在使用 sharex="All" 命令和任何我能也从互联网上找到，但它给出运行时错误“定位器尝试生成 119857 个刻度（[-113.5，...，2383.5]），超过 Locator.MAXTICKS（1000）”

我的输出生成代码如下：

fig, (ax1, ax2,ax3,ax4) = plt.subplots(4, 1,figsize=(10,7), sharex="all")
fig.subplots_adjust(bottom=0.2)

ax1.plot( df.time, df['B'], color='k')
ax1.plot( df.time, df['Bx'], color='r')
ax1.plot( df.time, df['By'], color='b')
ax1.plot( df.time, df['Bz'], color='g')
ax1.xaxis.grid(True,alpha=0.3)
ax1.set_ylabel('Bx,By,Bz,B[nT]')

ax2.plot(df1.time, df1['v_total'],color='k')
ax2.plot(df1.time, df1['Vx'],color='r')
ax2.plot(df1.time, df1['Vy'],color='b')
ax2.plot(df1.time, df1['Vz'],color='g')
ax2.xaxis.grid(True,alpha=0.3)
ax2.set_ylabel('Vx,Vy,Vz,V[km/s]')

ax3.plot(df1.time, df1['n'],color='k')
ax3.xaxis.grid(True,alpha=0.3)
ax3.set_ylabel('Np[1/cm^3]')

ax4.plot(df1.time, df1['T'],color='k')
ax4.xaxis.grid(True,alpha=0.3)
ax4.set_ylabel('T[k]')

minutes = mdates.MinuteLocator(byminute=np.arange(0,60,15),interval=2)
minutes_fmt = mdates.DateFormatter('%H:%M')
ax4.xaxis.set_major_locator(minutes)

ax4.xaxis.set_major_formatter(minutes_fmt)

ax4.tick_params(axis='x', labelrotation=45)

fig.suptitle('FF shock May 07 2007')
plt.savefig('WindIP.png')
plt.savefig('WindIP.pdf')
plt.show()

我的两个数据是： https://drive.google.com/file/d/1uqmynE78dMM_23ITVBsdu7-5tPbnQ9gC/view?usp=sharing https://drive.google.com/file/d/17kj8MM-agNkS22J5sRGGicdQHCK5EGYL/view?usp=分享

我使用以下命令从时代更改为时间

df['epoch'] = pd.to_datetime(df.epoch, format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
df['time'] = df['epoch'].dt.strftime('%H:%M:%S')

df1['epoch'] = pd.to_datetime(df1.epoch, format='%Y-%m-%dT%H:%M:%S.%f')
df1['time'] = df1['epoch'].dt.strftime('%H:%M:%S')

对于 T 值

m_p=1.6726219*10** -27
K_b=1.38064852*10** -23
df1['nVth']=1000*df1['V_th']
df1['T']=(df1['nVth']**2*m_p)/(2*K_b)

那么，如何减少刻度以及对齐两个时间间隔并将一个时间间隔显示为 x 轴？ 另一个小问题是如何在我的目标图中放置红色垂直线？ 我试过axvline，但没有成功。 感谢您的考虑和帮助。

Answer 1

转到一个答案，以便我可以更清楚地写出来，您可以像这样合并数据帧（从您的问题中得出，两者的epoch相同，并且pd.to_datetime()已经应用）：

df_merged = df.set_index("epoch").merge(df1.set_index("epoch"),
                                        left_index=True, right_index=True,
                                        how="outer")

然后使用df_merged.index作为 x 轴，使用df_merged["B"]等作为列，一切都应该对齐。 （编辑：考虑到这一点，在time列上合并可能更容易，因为这不会那么具体，所以不会为同一天的两个数据框创建重复的行。）

然后再次对于所有图表中的线，@bb1 的答案在这里给出了答案，通过使用：

gs = fig.add_gridspec(3, 2)

# ...

# background axes object for plotting the vertical line
ax =  fig.add_subplot(gs[:, :], sharex = ax1)
# set background color to transparent and turn off the frame
ax.patch.set_alpha(0)
ax.axis("off")
# plot the vertical line
ax.axvline(20, c='r')

您可以使用它来满足您的特定要求。 您也可以轻松复制最后一行并使用ls="--"来绘制虚线！