在 sns.lmplot() 中格式化 x 轴（日期）

Question

我有需要用sns.lmplot() 绘制的每日数据。

数据结构如下：

df = pd.DataFrame(columns=['date', 'origin', 'group', 'value'],
                  data = [['2001-01-01', "Peter", "A", 1.0],
                          ['2011-01-01', "Peter", "A", 1.1],
                          ['2011-01-02', "Peter", "B", 1.2],
                          ['2012-01-03', "Peter", "A", 1.3],
                          ['2012-01-01', "Peter", "B", 1.4],
                          ['2013-01-02', "Peter", "A", 1.5],
                          ['2013-01-03', "Peter", "B", 1.6],
                          ['2021-01-01', "Peter", "A", 1.7]])

我现在想用sns.lmplot() 绘制每月平均值的数据（我的原始数据比玩具数据更细粒度），并使用hue 绘制group 列。为此，我按月汇总：

df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.strftime('%Y%M').astype(int)
df = df.groupby(['date', 'origin', 'group']).agg(['mean'])
df.columns = ["_".join(pair) for pair in df.columns]  # reset col multi-index
df = df.reset_index()  # reset index

然后我绘制数据：

sns.lmplot(data=df, x="date", y="value", hue="group",
           ci=None, truncate=False, scatter_kws={"s": 1}, lowess=True, height=6, aspect=1.25)
plt.title(f"Title.")
plt.ylabel("Value")
plt.show()

这很好用，但日期很乱。我希望它们显示为日期而不是 ints。

我找到了this 的问题，但我想要分组图，所以我不能使用regplot，并且代码plt.xticks(fake_dates)（在this 答案之后）给出TypeError: object of type 'FuncFormatter' has no len()。

有人知道如何解决这个问题吗？

Answer 1

• 为了将 x 轴上的值转换回日期，'date' 列中的值应转换为序数值。
• 在遍历坐标区以配置xtick 格式时，可以使用.strftime 将标签配置为自定义字符串格式
  • new_labels = [date.fromordinal(int(label)).strftime("%b %Y") for label in labels]
• 在python 3.8.12、pandas 1.3.3、matplotlib 3.4.3、seaborn 0.11.2 中测试

from datetime import date

# convert the date column to ordinal or create a new column
df['date'] = pd.to_datetime(df['date']).apply(lambda date: date.toordinal())

df = df.groupby(['date', 'origin', 'group']).agg(['mean'])
df.columns = ["_".join(pair) for pair in df.columns]  # reset col multi-index
df = df.reset_index()  # reset index

# plot
g = sns.lmplot(data=df, x="date", y="value_mean", hue="group", ci=None, truncate=False, scatter_kws={"s": 1}, lowess=True, height=6, aspect=1.5)

# iterate through the axes of the figure-level plot
for ax in g.axes.flat:
    labels = ax.get_xticks() # get x labels
    new_labels = [date.fromordinal(int(label)) for label in labels] # convert ordinal back to datetime
    ax.set_xticks(labels)
    ax.set_xticklabels(new_labels, rotation=0) # set new labels

plt.title("Title")
plt.ylabel("Value")
plt.show()