我可以使用我的繪圖數據來呈現折線圖，但 x 軸代碼顯示不正確。因為我的數據框有period datetimeindex對象，我想正確地沿 x 軸顯示它們。我嘗試了幾個現有的帖子，axis ticker但仍然沒有正確的情節。如何解決這個問題？任何想法？謝謝EDA 數據這是關于 gist 的繪圖數據我的嘗試：這是我目前的嘗試：import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.dates as mdatesdf = pd.read_csv('plot_data.csv', encoding='utf-8')df.div(df.Total, axis=0).applymap(lambda x: f'{x * 100:.2f}%')fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(14,6))_ = df.div(df.Total, axis=0).iloc[:, :-1].plot(kind='line', ax=ax1, ax=ax1, marker='o',ls='--')ax1.yaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(lambda y, _: '{:.0%}'.format(y))) ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator())ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d-%Y'))plt.show()目標我想渲染一個折線圖，其中 y 軸應該顯示百分比，而 x 軸應該正確顯示年份的周期。在我的代碼中，x 軸代碼顯示不正確。任何想法？
2 回答
慕尼黑的夜晚無繁華
TA貢獻1864條經驗 獲得超6個贊
最簡單的就是讓熊貓做它的事。為了在 x 軸上顯示日期，pandas 喜歡將這些日期作為索引。做吧df.set_index('quarter', inplace=True)。
有了這樣的索引，pandas 將設置一個看起來像日期的 x 軸，但實際上是一個分類軸（編號為 0、1、2、3、...），其中 pandas 提供了刻度標簽。
要設置百分比，請使用PercentFormatter, 和參數設置 100%（為 1，而不是默認的 100）和小數位數。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.ticker as mtick
filename = 'plot_data.csv'
df = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8')
df.set_index('quarter', inplace=True)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(14, 6))
df.div(df.Total, axis=0).iloc[:, :-1].plot(kind='line', ax=ax1, marker='o', ls='--')
ax1.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(xmax=1, decimals=0))
plt.xticks(range(len(df.index)), df.index, rotation=90)
plt.show()
或者，您可以將索引轉換為 matplotlib 日期并使用 matplotlib 的格式和定位器：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.ticker as mtick
filename = 'plot_data.csv'
df = pd.read_csv(filename, encoding='utf-8')
df.quarter = [pd.to_datetime(d).date() for d in df.quarter]
df.set_index('quarter', inplace=True)
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(14, 6))
_ = df.div(df.Total, axis=0).iloc[:, :-1].plot(kind='line', ax=ax1, marker='o', ls='--')
ax1.yaxis.set_major_formatter(mtick.PercentFormatter(xmax=1, decimals=0))
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(bymonthday=1, interval=3))
ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%m-%d-%Y'))
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()
慕神8447489
TA貢獻1780條經驗 獲得超1個贊
該quarter列被轉換為datetime格式，然后設置為索引：
import matplotlib.dates as mdates
df = pd.read_csv('plot_data.csv', encoding='utf-8')
df['quarter'] = pd.to_datetime(df['quarter'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index(df['quarter'])
df = df.sort_index()
fig, ax1 = plt.subplots(figsize=(14,6))
_ = df.drop('quarter', axis=1).div(df.Total, axis=0).iloc[:, :-1].plot(kind='line', ax=ax1)
ax1.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y, _: '{:.0%}'.format(y)))
ax1.set_xticks(df.index)
ax1.xaxis_date()
plt.show()
在與 matplotlib 斗爭之后，我找到了使用 seaborn 的解決方案。
import matplotlib.ticker as mtick
import seaborn as sns
sns.set()
df = pd.read_csv('plot_data.csv', encoding='utf-8')
df['quarter'] = pd.to_datetime(df['quarter'], format='%Y-%m-%d')
df = df.set_index(df['quarter'])
df = df.sort_index()
df_clean = df.drop('quarter', axis=1).div(df.Total, axis=0)
df_clean.drop('Total', axis=1, inplace=True)
df_us = df_clean.unstack().reset_index().copy()
df_us = df_us.rename(columns={'level_0':'Country', 0:'Percent'})
g = sns.lineplot(data=df_us, x='quarter', y='Percent', hue='Country')
g.set(xticks=df.index)
plt.xticks(rotation=30)
g.yaxis.set_major_formatter(plt.FuncFormatter(lambda y, _: '{:.0%}'.format(y)))
plt.savefig('sns.png')
plt.show()
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