matplotlib 条形图中的“缺失”条

Question

在制作熊猫数据框的条形图时，我一直在调试显示问题。

今天遇到一个奇怪的问题：

index: <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
count   83.000
mean     0.000
std      0.879
min     -2.159
25%     -0.605
50%      0.001
75%      0.658
max      2.254
Name: error, dtype: float64

当我将数据绘制为时间序列时，它看起来不错：

plt.plot(errors.index, errors.values)

但是，如果我将其打印为条形图，则大多数条形图都不会出现：

plt.bar(errors.index, errors.values)
plt.gcf().autofmt_xdate()

我认为条形图的数据条太多，无法很好地显示，但如果我直接从数据框中绘制条，则情况并非如此：

errors.plot(kind="bar")

但是，dataframe.plot 不能很好地处理这么多带有轴标签的条形……但它告诉我 plt.bar应该能够显示它。

Answer 1

上一个问题中的问题是熊猫条形图是一个分类图，它将条形放置在位置0, 1, ... N-1。然后单独标记每个条形。相比之下，matplotlib 条形图是数字图，它根据条形所属的日期将条形放置在数字位置。

当然，这不仅会影响条形的位置，还会影响它们的宽度。条形宽度是以0.8轴为单位的。
在分类图中，一条宽度0.8（我认为这是默认值）几乎与分类区间一样宽1。在数字图中，0.8与数据范围相比，的宽度可以任意大或小。即，如果您绘制的条形图彼此相距几秒钟，但宽度为 1 天，则它们将重叠，或者 - 就像这里的情况 - 如果您绘制的条形图彼此相距数年，则 1 天宽度的条形将消失。这是因为如果条宽小于屏幕上的一个像素，您需要幸运地看到它。

因此，您可以手动指定宽度。在这种情况下，似乎可以使条形宽度为 20 天，

plt.bar(df.index, df.error.values, width=20)

或者您可以首先计算一个合理的宽度，例如通过查看连续索引之间的差异，

widths = [d.days for d in np.diff(df.index.tolist())]
plt.bar(df.index, df.error.values, width=.8*widths[0])

假设日期间隔相等，情节将如下所示：