Pandas Dataframe 线图在 xaxis 上显示日期

问题描述：

比较以下代码：

test = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
test['date'] = pd.to_datetime(test['date'])
test = test.set_index('date')
ax = test.plot()

我DateFormatter最后补充道：

test = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
test['date'] = pd.to_datetime(test['date'])
test = test.set_index('date')
ax = test.plot()
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%d

%a')) ## Added this line

第二张图的问题在于它从 开始，5-24而不是5-25。另外，5-252017 年的 是星期四，而不是星期一。是什么导致了这个问题？这与时区有关吗？（我也不明白为什么日期数字会堆叠在一起）

解决方案 1：

一般来说，pandas 和 matplotlib 的日期时间实用程序不兼容。因此，尝试在matplotlib.dates用 pandas 创建的日期轴上使用对象在大多数情况下都会失败。

其中一个原因是从文档中可以看出

datetime对象被转换为浮点数，表示自 0001-01-01 UTC 以来的天数加 1。例如，0001-01-01, 06:00 是 1.25，而不是 0.25。

然而，这并不是唯一的区别，因此建议在涉及日期时间对象时不要混合 pandas 和 matplotlib。

但是，有一个选项可以告诉 pandas 不要使用其自己的日期时间格式。在这种情况下，matplotlib.dates可以使用代码。这可以通过以下方式进行控制。

df.plot(x_compat=True)

由于 pandas 没有提供复杂的日期格式化功能，因此可以使用 matplotlib 进行绘图和格式化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates

df = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

usePandas=True
#Either use pandas
if usePandas:
    df = df.set_index('date')
    df.plot(x_compat=True)
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator())
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d

%a'))
    plt.gca().invert_xaxis()
    plt.gcf().autofmt_xdate(rotation=0, ha="center")
# or use matplotlib
else:
    plt.plot(df["date"], df["ratio1"])
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator())
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d

%a'))
    plt.gca().invert_xaxis()

plt.show()

• 使用 matplotlib 面向对象 API 进行更新

usePandas=True
#Either use pandas
if usePandas:
    df = df.set_index('date')
    ax = df.plot(x_compat=True, figsize=(6, 4))
    ax.xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator())
    ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d

%a'))
    ax.invert_xaxis()
    ax.get_figure().autofmt_xdate(rotation=0, ha="center")
    
# or use matplotlib
else:
    fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
    ax.plot('date', 'ratio1', data=df)
    ax.xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator())
    ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d

%a'))
    fig.invert_xaxis()

plt.show()