带日期的 Matplotlib - 更改每月数据的标签和刻度

Question

我有一个这样的数据框：

data_ = list(range(106))
index_ =  pd.period_range('3/1/2004', '12/1/2012', freq='M')
df2_ = pd.DataFrame(data = data_, index = index_, columns = ['data'])

我想绘制这个数据框。目前，我正在使用：

df2_.plot()

现在我喜欢控制 x 轴上的标签（可能还有刻度）。特别是，我喜欢在轴上显示每月刻度，并且可能每隔一个月或每季度标记一个标签。我也喜欢垂直网格线。

我开始查看 this example，但我已经无法构建 timedelta。

Answer 1

关于构造时间增量，datetime.timdelta() 没有指定月份的参数，所以坚持pd.date_range() 可能更方便。但是，我发现 pandas.tslib.Timestamp 类型的对象不能很好地与 matplotlib 滴答作响，因此您可以将它们转换为 datetime.date 对象，就像这样

index_ = [pd.to_datetime(date, format='%Y-%m-%d').date() 
        for date in pd.date_range('2004-03-01', '2012-12-01', freq="M")]

可以添加网格线和自定义坐标轴标签，方法是首先定义一个 matplotlib 坐标轴对象，然后将其传递给DataFrame.plot()

ax = plt.axes()
df2_.plot(ax=ax)

现在您可以在绘图中添加垂直网格线

ax.xaxis.grid(True)

并通过使用matplotlib.dates.MonthLocator 并将间隔设置为 3 来指定每季度的 xticks 标签

ax.xaxis.set_major_locator(dates.MonthLocator(interval=3))

最后，我发现刻度非常拥挤，所以我对它们进行了格式化以更好地适应

ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%b %y'))
labels = ax.get_xticklabels()
plt.setp(labels, rotation=85, fontsize=8)

生成以下内容：