如何更正matplotlib圖中重疊的刻度標簽？

Question

我已經准備好繪制數據框，但是當我使用 matplotlib 繪制這些數據時，線條不正確並且沒有顯示趨勢。

例如，第一個圖形應該是一條卷線，但是，我在圖形中繪制了一條直線。

我想知道如何正確繪制這些線？ 並修復兩個軸？

import pandas as pd
import datetime as dt
import pandas_datareader as web
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
import matplotlib.ticker as ticker
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
import matplotlib.dates as mdates


url = 'https://www.federalreserve.gov/data.xml'
soup = BeautifulSoup(requests.get(url).content, 'html.parser')


for chart in soup.select('chart'):
    
    series = {}
    index = []
    for s in chart.select('series'):
        series[s['description']] = []
        temp_index = []
        for o in s.select('observation'):
            temp_index.append(o['index'])
            series[s['description']].append(o['value'])
        
        if len(temp_index) > len(index):
            index = temp_index

    series['index'] = index
    max_len = len(max(series.values(), key=len))
    for k in series:
        series[k] = series[k] + ['No Data'] * (max_len - len(series[k]))
    df = pd.DataFrame(series).set_index('index')
    print(df)
    print('-' * 80)
    plt.figure()
    for i in df:
        
        plt.plot(df.index,df[i],label=chart['title'])
        plt.show()

Answer 1

1. 日期不是日期時間格式，因此它們被解釋為字符串，並且它們都是唯一的，這使軸混亂。
   • df.index = pd.to_datetime(df.index)已添加
2. 列中的值也是字符串，而不是數字
   • df = pd.DataFrame(series, dtype=float).set_index('index')會捕獲大部分的列，但是有一些列仍然有刺，所以無法轉換
   • print(df.info())已添加。 查看並修復作為object任何列。 這意味着該列包含一些字符串並且無法轉換為浮點數。
     • 使用[np.nan]而不是['No Data'] ，因此可以將列設置為浮點數，這將使其能夠正確繪圖。

import numpy as np

url = 'https://www.federalreserve.gov/data.xml'
soup = BeautifulSoup(requests.get(url).content, 'html.parser')


for chart in soup.select('chart'):
    
    series = {}
    index = []
    for s in chart.select('series'):
        series[s['description']] = []
        temp_index = []
        for o in s.select('observation'):
            temp_index.append(o['index'])
            series[s['description']].append(o['value'])
        
        if len(temp_index) > len(index):
            index = temp_index

    series['index'] = index
    max_len = len(max(series.values(), key=len))
    for k in series:
        # adding No Data is preventing the the column from being interpreted as a float
        series[k] = series[k] + [np.nan] * (max_len - len(series[k]))

    df = pd.DataFrame(series, dtype=float).set_index('index')  # added dtype=float
    df.index = pd.to_datetime(df.index)  # convert the index to a datetime format
    print(df)
    print(df.info())  # review the printed info, any column that isn't a float has strings in it the must be fixed

    print('-' * 80)
    plt.figure()
    for i in df:
        plt.figure(figsize=(9, 5))
        plt.plot(df.index, df[i])
        plt.title(f'{chart["title"]}\n{i}')
        plt.show()