使用 matplotlib 从数据框列的日期时间索引中将 x 轴设置为年份

Question

这是代码的简化版本，它解释了我要做什么：

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

dates = pd.date_range('20070101',periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), index = dates, columns =list ('A'))

plt.plot(df['A'])

这导致了这个图表：

我想使用日期时间索引中的年份作为此图上 x 轴的标签，而不是数据点数/天数。我想要基于日期时间索引的2007、2008、2009 等（因为这会根据我的输入数据而有所不同）。

我已经为此查看了每个帮助站点，但似乎没有任何效果，我可能遗漏了一些非常明显的内容，对此我深表歉意，但我无法弄清楚。

编辑

用于说明错误的新代码：

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

dates = pd.date_range('20070101',periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), columns =list ('A'))
df['date'] = dates

def get_season(row):
    if row['date'].month >= 3 and row['date'].month <= 5:
        return 'spring'
    elif row['date'].month >= 6 and row['date'].month <= 8:
        return 'summer'
    elif row['date'].month >= 9 and row['date'].month <= 11:
        return 'autumn'
    else:
        return 'winter'

df['Season'] = df.apply(get_season, axis=1)
df['Year'] = df['date'].dt.year
df.loc[df['date'].dt.month == 12, 'Year'] += 1
df = df.set_index(['Year', 'Season'], inplace=False)

df.head()

fig,ax = plt.subplots()
df.plot(x_compat=True,ax=ax)

ax.xaxis.set_tick_params(reset=True)
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(1))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y'))

plt.show()

这给出了错误：

ValueError: ordinal must be >= 1

这似乎来自行

ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(1))

我认为这与多索引有关，但不明白如何使用多索引绘制它。

Answer 1

您可以直接从DataFrameusing绘图df.plot

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

dates = pd.date_range('20070101',periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), index = dates, columns =list ('A'))

df.plot()

plt.show()

编辑

为了只显示年份，我们需要关闭默认的pandas日期格式，通过设置x_compat=True.

然后，我们可以使用 aDateLocator和DateFormatterfrommatplotlib.dates来只使用年份。

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

dates = pd.date_range('20070101',periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), index = dates, columns =list ('A'))

fig,ax = plt.subplots()
df.plot(x_compat=True,ax=ax)

ax.xaxis.set_tick_params(reset=True)
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(1))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y'))

plt.show()