Pandas размер графика штрихов изменяет формат даты

Ответ 1

Код построения предполагает, что каждый столбец в столбчатом графике заслуживает своей собственной метки. Вы можете изменить это предположение, указав свой собственный форматер:

ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)

pandas.tseries.converter.TimeSeries_DateFormatter который Pandas использует для форматирования дат в "хорошем" графике, хорошо работает с линейными графиками, когда значения x представляют собой даты. Однако в гистограмме значения x (по крайней мере, полученные TimeSeries_DateFormatter.__call__) - это просто целые числа, начинающиеся с нуля. Если вы попытаетесь использовать TimeSeries_DateFormatter с гистограммой, все метки, таким образом, начнутся в эпоху 1970-1-1 UTC, поскольку это дата, которая соответствует нулю. Таким образом, форматер, используемый для линейных графиков, к сожалению, бесполезен для линейчатых графиков (по крайней мере, насколько я могу видеть).

Самым простым способом получения желаемого форматирования, которое я вижу, является явное создание и установка меток:

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

start = pd.to_datetime("5-1-2012")
idx = pd.date_range(start, periods= 365)
df = pd.DataFrame({'A':np.random.random(365), 'B':np.random.random(365)})
df.index = idx
df_ts = df.resample('W', how= 'max')

ax = df_ts.plot(kind='bar', x=df_ts.index, stacked=True)

# Make most of the ticklabels empty so the labels don't get too crowded
ticklabels = ['']*len(df_ts.index)
# Every 4th ticklable shows the month and day
ticklabels[::4] = [item.strftime('%b %d') for item in df_ts.index[::4]]
# Every 12th ticklabel includes the year
ticklabels[::12] = [item.strftime('%b %d\n%Y') for item in df_ts.index[::12]]
ax.xaxis.set_major_formatter(ticker.FixedFormatter(ticklabels))
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.show()

урожайность

Для тех, кто ищет простой пример гистограммы с датами:

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

dates = pd.date_range('2012-1-1', '2017-1-1', freq='M')
df = pd.DataFrame({'A':np.random.random(len(dates)), 'Date':dates})
fig, ax = plt.subplots()
df.plot.bar(x='Date', y='A', ax=ax)
ticklabels = ['']*len(df)
skip = len(df)//12
ticklabels[::skip] = df['Date'].iloc[::skip].dt.strftime('%Y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(mticker.FixedFormatter(ticklabels))
fig.autofmt_xdate()

# fixes the tracker
# https://matplotlib.org/users/recipes.html
def fmt(x, pos=0, max_i=len(ticklabels)-1):
    i = int(x) 
    i = 0 if i < 0 else max_i if i > max_i else i
    return dates[i]
ax.fmt_xdata = fmt
plt.show()

Ответ 2

Я тоже боролся с этой проблемой, и после прочтения нескольких постов пришел к следующему решению, которое мне кажется немного более ясным, чем подход matplotlib.dates.

Ярлыки без изменений:

timeline = pd.DatetimeIndex(start='2018, November', freq='M', periods=15)
df = pd.DataFrame({'date': timeline, 'value': np.random.randn(15)})
df.set_index('date', inplace=True)
df.plot(kind='bar', figsize=(12, 8), color='#2ecc71')

Ярлыки с модификацией:

def line_format(label):
    """
    Convert time label to the format of pandas line plot
    """
    month = label.month_name()[:3]
    if month == 'Jan':
        month += f'\n{label.year}'
    return month

# Note that we specify rot here
ax = df.plot(kind='bar', figsize=(12, 8), color='#2ecc71', rot=0)
ax.set_xticklabels(map(lambda x: line_format(x), df.index))

Этот подход добавит год к метке, только если это январь

Ответ 3

Здесь, возможно, более простой подход с использованием mdates, хотя требует, чтобы вы перебирали ваши столбцы, вызывая график штриховки из matplotlib. Вот пример, где я рисую только один столбец и использую mdates для настроенных тиков и меток ( EDIT Добавлена ​​функция циклирования для построения всех столбцов):

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

def format_x_date_month_day(ax):   
    # Standard date x-axis formatting block, labels each month and ticks each day
    days = mdates.DayLocator()
    months = mdates.MonthLocator()  # every month
    dayFmt = mdates.DateFormatter('%D')
    monthFmt = mdates.DateFormatter('%Y-%m')
    ax.figure.autofmt_xdate()
    ax.xaxis.set_major_locator(months) 
    ax.xaxis.set_major_formatter(monthFmt)
    ax.xaxis.set_minor_locator(days)

def df_stacked_bar_formattable(df, ax, **kwargs):
    P = []
    lastBar = None

    for col in df.columns:
        X = df.index
        Y = df[col]
        if lastBar is not None:
            P.append(ax.bar(X, Y, bottom=lastBar, **kwargs))
        else:
            P.append(ax.bar(X, Y, **kwargs))
        lastBar = Y
    plt.legend([p[0] for p in P], df.columns)

span_days = 90
start = pd.to_datetime("1-1-2012")
idx = pd.date_range(start, periods=span_days).tolist()
df=pd.DataFrame(index=idx, data={'A':np.random.random(span_days), 'B':np.random.random(span_days)})

plt.close('all')
fig, ax = plt.subplots(1)
df_stacked_bar_formattable(df, ax)
format_x_date_month_day(ax)
plt.show()

(Ссылка matplotlib.org, например, на цикл, чтобы создать график с разбивкой по строкам.) Это дает нам

Другим подходом, который должен работать и будет намного проще, является использование df.plot.bar(ax=ax, stacked=True), однако он не допускает форматирование оси даты с помощью mdates и является субъектом мой вопрос.

Ответ 4

Возможно, не самый элегантный, но, надеюсь, простой способ:

fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111)

df_ts.plot(kind='bar', figsize=(12,8), stacked=True,ax=ax)
ax.set_xticklabels(''*len(df_ts.index))

df_ts.plot(linewidth=0, ax=ax)  # This sets the nice x_ticks automatically

[РЕДАКТИРОВАТЬ]: топор = необходимость топора в df_ts.plot()