如何将pandas时间序列图中的xticks更改为每年间隔

Question

我对 pandas 很陌生，我搜索了许多与每年更改 xtick 标签类似的 StackOverflow 问题，但它们都不同并没有解决我的问题，所以我决定问我自己的问题。

这是我的问题。我有一个模拟数据框，我想在 x 轴上绘制每年的 xticks 。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('1991-01-01','2019-01-01')}).set_index('date')
df['value'] = np.random.randn(len(df))
df.plot()

这给出： Xticks ==> 1995 2000 2005 等但我想要 ==> 1991 1992 ... 2019

怎么做？

到目前为止我已经尝试过这个：

import matplotlib
import matplotlib
import matplotlib.pyplot as plt

%matplotlib inline

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

ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.YearLocator(base=1))
# ax.xaxis.set_minor_locator(matplotlib.dates.YearLocator(base=1))

# ax.set_xticklabels(list(df.index.time))

这仅给出了 2005 作为 xtick，并且到目前为止没有任何效果。

我查看的链接： -更改 pandas 图中的 xticks - Python：更改 Pandas 图中 xticks 的时间 - https://matplotlib.org/3.1.1/api/dates_api.html

Answer 1

您需要使用x_compat=True参数让 pandas 以与 matplotlib.dates 定位器和格式化程序兼容的方式选择单位。

df.plot(ax=ax, x_compat=True)

完整代码：

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

df = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('1991-01-01','2019-01-01')}).set_index('date')
df['value'] = np.random.randn(len(df))


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

ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.YearLocator(base=1))
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter("%Y"))

plt.show()