[PYTHON] Reformatez l'axe des temps du graphique de la série chronologique des pandas avec matplotlib
Quand j'ai set_major_formatter () après df.plot (), je souffrais du problème que la notation année et mois de xtick était cassée, mais je l'ai résolu, alors j'ai pris une note.
supposition
pandas：0.24.2 matplotlib：3.1.0
Préparation des données
import pandas as pd
import numpy as np
N = 100
x = np.random.rand(N)
y = x**2
df = pd.DataFrame(
index=pd.date_range('2020-01-01', periods=N, freq='D'),
data=dict(x=x, y=y)
)
df.head()
Aucun cas de problème
#Utiliser la fonction de tracé des pandas
df.plot()
Si l'index DataFrame est DatetimeIndex, il formatera automatiquement la coche.
Si ce format est correct, c'est très bien.
Cas problématique
import matplotlib.dates as mdates
#Utiliser la fonction de tracé des pandas
ax = df.plot()
#Reformater
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y/%m/%d'))
L'affichage de% Y est étrange. Qu'est-ce que 0051 ans ... D'après le site ci-dessous, il semble que l'utilitaire datetime de pandas et matplotlib soit incompatible. https://code-examples.net/ja/q/2a2a615
Solution
import matplotlib.dates as mdates
# x_Passez l'option compat. Cela supprime l'ajustement automatique des graduations.
ax = df.plot(x_compat=True)
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y/%m/%d'))
% Y est maintenant correctement en 2020!
- Dans cet exemple, "Le format pandas n'est-il pas meilleur?", Mais pardonnez-moi ...
X_compat signifie-t-il x_compatibility? Selon la documentation officielle, x_compat est un paramètre qui supprime l'ajustement automatique des graduations. https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html#suppressing-tick-resolution-adjustment
S'il y a une manière plus intelligente, j'apprécierais que vous puissiez m'apprendre.
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