使用年-周列作為 matplotlib 中條形圖的 x 軸

Question

我嘗試使用 plot bar plot和matplotlib來顯示每周匯總數字隨時間的變化（我的數據集大約有 1000 周）。 通常，當我 plot 這樣的時間序列時，我有每日數據，我用pd.to_datetime()轉換日期。 但在每周的情況下，不知道如何指定格式以獲得准確的x-axis標簽，其中包含年份而不是相互重疊的周。

這將是一個簡單的數據集示例：

    YearWeek    Output
0   2022-01     7.3
1   2022-02     5.3
2   2022-03     7.2
3   2022-04     4.8
4   2022-05     5.8
5   2022-06     9.2
6   2022-07     5.3
7   2022-08     5.3
8   2022-09     7.5
9   2022-10     9.2
10  2022-11     5.4
11  2022-12     4.8

在更多周的情況下， x-axis不可讀並且標簽彼此重疊。 我試圖只獲得年度標簽。

這將是我正在使用的真實數據集的 plot：

為了重現性：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df1 = pd.DataFrame({
    'YearWeek':['2022-01', '2022-02', '2022-03', '2022-04', '2022-05', '2022-06', '2022-07', '2022-08', '2022-09', '2022-10', '2022-11', '2022-12'],
    'Output':[7.3, 5.3, 7.2, 4.8, 5.8, 9.2, 5.3, 5.3, 7.5, 9.2, 5.4, 4.8]}) 

plt.bar(df1['YearWeek'], df1['Output'])

非常感謝！

Answer 1

一種解決方案可能是旋轉它們：

...
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

Answer 2

Edit1：添加plt.xticks(df1['YearWeek'],df1['YearWeek'].str[:4])以在 x 軸上僅顯示年份而不是年份周。

Edit2：x 軸每年只顯示一次。

您可以使用plt.xticks(rotation=90)將 x 軸刻度旋轉 90 度或 45 度。

例如：

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

df1 = pd.DataFrame({
    'YearWeek':['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04', '2021-05', '2021-06', '2021-07', '2021-08', '2021-09', '2021-10', '2021-11', '2021-12', '2022-01', '2022-02', '2022-03', '2022-04', '2022-05', '2022-06', '2022-07', '2022-08', '2022-09', '2022-10', '2022-11', '2022-12'],
    'Output':[6.3, 5.3, 7.2, 4.8, 8.8, 9.2, 5.3, 5.3, 4.5, 9.2, 5.4, 4.8, 7.3, 5.3, 8.2, 4.8, 5.8, 9.2, 5.3,2.3, 7.5, 9.2, 5.4, 9.8]}) 

df1['Year'] = df1['YearWeek'].str[:4]

plt.bar(df1['YearWeek'], df1['Output'])
# plt.xticks(rotation=90)
plt.xticks(df1['YearWeek'],df1['Year'])
plt.xticks(np.arange(6, len(df1), 12))
plt.show()

編輯2的Output：