在 pandas.DataFrame.plot() 中格式化刻度標簽而不導入 matplotlib

Question

是否可以在不導入matplotlib.ticker庫的情況下格式化pandas.DataFrame.plot()中的刻度標簽？

我開始意識到pandas有許多我不知道的本機函數，我喜歡盡可能使用它們——如果只是為了簡化我的代碼。 是的， pandas無論如何都依賴於matplotlib ，但我想知道在不直接調用matplotlib函數的情況下我可以在多大程度上設置繪圖樣式。

例如，我可以在沒有matplotlib.ticker.Percentformatter()的情況下將此圖表上的刻度標簽更改為百分比嗎？

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將自定義 function 設置為字符串格式化程序。

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()