python-在pandas / matplotlib中格式化时间序列x轴

内容导读

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内容图文

我想显示每个月的缩写,以及每年的缩写.

我很近我目前遇到的问题是年份不正确.我发现这是numpy.datetime64(datetime索引采用这种格式)和python datetime(在1970年时代)之间存在的问题.图表上显示的两年应为2017年和2018年,但它们分别为48和49.

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

from matplotlib.dates import MonthLocator, WeekdayLocator, DateFormatter, YearLocator

indx = pd.date_range('2017-04-01', '2019-01-01')
s = pd.Series(np.random.randn(len(indx)), index=indx)

df = pd.DataFrame(s)

ax = df.plot()
months = MonthLocator(range(1, 13), bymonthday=1, interval=1)
monthsFmt = DateFormatter("%b")
years = YearLocator(1, month=4, day=1)
yrsFmt = DateFormatter("\n %y")

ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yrsFmt)


ax.xaxis.set_minor_locator(months)
ax.xaxis.set_minor_formatter(monthsFmt)

plt.show()

如何在这里显示正确的年份？

解决方法:

经过一番尝试之后,如果指定轴然后在其上绘图(而不是调用pandas plot函数),它似乎可以工作.

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

from matplotlib.dates import MonthLocator, WeekdayLocator, DateFormatter, YearLocator

indx = pd.date_range('2017-04-01', '2019-01-01')
s = pd.Series(np.random.randn(len(indx)), index=indx)

df = pd.DataFrame(s)

fig, ax = plt.subplots(1)
ax.plot(df)

months = MonthLocator(range(1, 13), bymonthday=1, interval=1)
monthsFmt = DateFormatter("%b")
years = YearLocator(1, month=4, day=1)
yrsFmt = DateFormatter("\n %Y")

ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yrsFmt)


ax.xaxis.set_minor_locator(months)
ax.xaxis.set_minor_formatter(monthsFmt)

fig.show()

另请注意,我将％y更改为％Y,因此其格式设置为2017/2018,而不是17/18.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python-在pandas / matplotlib中格式化时间序列x轴全部内容，希望文章能够帮你解决python-在pandas / matplotlib中格式化时间序列x轴所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。

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