python - Seaborn Plot - X 轴上的错误日期

问题描述

我有一个将每个日期与多个值相关联的数据框。日期范围是从 02-02 到 04-30。

我有一个包含两列的数据框——“日期”和“分数”。“日期”条目是时间戳。

 dem_data = {Timestamp('2020-02-02 22:27:00+0000', tz='UTC'): [0.5423],
             Timestamp('2020-02-02 18:52:09+0000', tz='UTC'): [-0.1027],
             Timestamp('2020-02-02 21:26:46+0000', tz='UTC'): [0.4939],
             Timestamp('2020-02-03 18:35:43+0000', tz='UTC'): [0.8074],
             Timestamp('2020-02-03 22:45:00+0000', tz='UTC'): [-0.7845],
             Timestamp('2020-02-03 18:39:47+0000', tz='UTC'): [0.9081],
             Timestamp('2020-02-04 05:43:06+0000', tz='UTC'): [0.8402],
             Timestamp('2020-02-04 19:31:46+0000', tz='UTC'): [0.8316],
             ...}

我将时间戳值转换为缩短的字符串版本，并将这些值作为数据帧的索引。

这是我为绘制数据而编写的代码：

fig_dims = (9, 6)
fig, ax = plt.subplots(figsize=fig_dims)
ax = sns.lineplot(x=dem_data.index, y='Score', data=dem_data, ax = ax)
ax.set_facecolor('white')
freq = int(10)
ax.set_xticklabels(concatenated.iloc[::freq].Date)
xtix = ax.get_xticks()
ax.set_xticks(xtix[::freq])
fig.autofmt_xdate()
plt.tight_layout()
plt.show()

这是生成的图像。

这有几件事很奇怪。

x 轴标记为“假日期”，这是我的索引列的名称，其中包括“日期”列中时间戳的缩短字符串版本。但是，它显示了我不想要的完整时间戳。
x 轴仅显示 02-02 和 02-12 之间的日期。

如何让轴显示所有日期（并且以清晰的方式）？

标签： pythonpandasmatplotlibseaborn

我重新创建了您的 DataFrame 的一部分，并通过设置每隔一行绘制freq = int(2). 我将日期格式化为不显示时间（但您可以对其进行修改以显示您想要保留的日期/时间的任何部分），并将 x 轴标签的角度调整为 45 度。90 度的角度可以节省空间，但可能更难阅读。

当我知道 concatenated 变量的来源时，我可以更新我的答案。现在我假设它的工作方式concatenated.iloc[::freq].Date类似于dem_data.iloc[::freq].indexconcatenated.iloc[::freq].Datedem_data

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import seaborn as sns
from datetime import datetime

dem_data = pd.DataFrame({'Score':[0.5423,-0.1027,0.4939,0.8074,-0.7845,0.9081,0.8402,0.8316]})
dem_data.index = [pd.Timestamp('2020-02-02 22:27:00+0000'),
    pd.Timestamp('2020-02-02 18:52:09+0000'),
    pd.Timestamp('2020-02-02 21:26:46+0000'),
    pd.Timestamp('2020-02-03 18:35:43+0000'),
    pd.Timestamp('2020-02-03 22:45:00+0000'),
    pd.Timestamp('2020-02-03 18:39:47+0000'),
    pd.Timestamp('2020-02-04 05:43:06+0000'),
    pd.Timestamp('2020-02-04 19:31:46+0000')]

fig_dims = (9, 6)
fig, ax = plt.subplots(figsize=fig_dims)
ax = sns.lineplot(x=dem_data.index, y='Score', data=dem_data, ax = ax)
ax.set_facecolor('white')
freq = int(2)
ax.set_xticklabels(dem_data.iloc[::freq].index)
xtix = ax.get_xticks()
ax.set_xticks(xtix[::freq])

format_ymd = mdates.DateFormatter('%Y-%m-%d')
ax.xaxis.set_major_formatter(format_ymd)
plt.xticks(rotation=45)

plt.tight_layout()
plt.show()

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