在 matplotlib 中格式化日期时间 xlabels（pandas df.plot() 方法）答案

【问题标题】：Formatting datetime xlabels in matplotlib (pandas df.plot() method)在 matplotlib 中格式化日期时间 xlabels（pandas df.plot() 方法）
【发布时间】：2014-05-30 01:47:17
【问题描述】：

我不知道如何更改这些 x-labels 的格式。理想情况下，我想给他们打电话strftime('%Y-%m-%d')。我尝试过set_major_formatter 之类的方法，但没有成功。

import pandas as pd
import numpy as np
date_range = pd.date_range('2014-01-01', '2015-01-01', freq='MS')
df = pd.DataFrame({'foo': np.random.randint(0, 10, len(date_range))}, index=date_range)
ax = df.plot(kind='bar')

【问题讨论】：

标签： python matplotlib pandas

【解决方案1】：

只需访问刻度标签并更改它们：

xtl=[item.get_text()[:10] for item in ax.get_xticklabels()]
_=ax.set_xticklabels(xtl)

【讨论】：

_ 在这里是throwaway variable。

【解决方案2】：

date_range DF 中的对象是Timestamp 对象。在每个对象上调用Timestamp.strftime：

date_range = pd.date_range('2014-01-01', '2015-01-01', freq='MS')
date_range = date_range.map(lambda t: t.strftime('%Y-%m-%d'))
print date_range
array([2014-01-01, 2014-02-01, 2014-03-01, 2014-04-01, 2014-05-01,
       2014-06-01, 2014-07-01, 2014-08-01, 2014-09-01, 2014-10-01,
       2014-11-01, 2014-12-01, 2015-01-01], dtype=object)

与截断刻度标签字符串相比，这允许使用更通用的格式选项。

【讨论】：

谢谢！接受你的，因为它让我调用 strftime，因此允许更多格式选项，正如你所指出的那样

【解决方案3】：

您可以使用您喜欢的 strftime 准确地传递新标签：

ax.set_xticklabels([pandas_datetime.strftime("%Y-%m-%d") for pandas_datetime in df.index])

这不是最漂亮的答案，但它可以始终如一地完成工作。

【讨论】：

【解决方案4】：

对我来说最简单的解决方案是：

from matplotlib.dates import DateFormatter

date_form = DateFormatter("%Y-%m-%d")
ax.xaxis.set_major_formatter(date_form)

【讨论】：