Matplotlib pandas 以日期时间为索引的季度条形图不起作用

Question

我有一个索引为datetime 的熊猫系列，我试图将其可视化， 使用条形图。我的代码如下。但我得到的图表似乎不太准确（下图）。我该如何解决？

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(100)
dti = pd.date_range('2012-12-31', periods=30, freq='Q')
s2 = pd.Series(np.random.randint(100,1000,size=(30)),index=dti)
df4 = s2.to_frame(name='count')
print('\ndf4:')
print(df4)
print(type(df4))
f2 = plt.figure("Quarterly",figsize=(10,5))
ax = plt.subplot(1,1,1)
ax.bar(df4.index,df4['count'])
plt.tight_layout()
plt.show()

Answer 1

不幸的是，matplotlib 的条形图似乎与 pandas 日期不符。

理论上，matplotlib 以天为单位表示条形宽度。但是如果你尝试ax.bar(df4.index,df4['count'], width=30) 之类的东西，你会看到带有极宽条形的情节，几乎完全填满了情节。尝试使用width，发生了一些奇怪的事情。当width 小于 2 时，它看起来像是用天表示的。但是当width 大于 2 时，它会突然跳到更宽的地方。

在我的系统（matplotlib 3.1.2、pandas 0.25.3、Windows）上，它看起来像：

一种解决方法是使用 pandas 中的条形图。这些似乎使条形图分类，每个条形图有一个刻度。 但是它们会被标记为完整的日期，包括小时、分钟和秒。您可以重新标记它们，例如：

df4.plot.bar(y='count', width=0.9, ax=ax)
plt.xticks(range(len(df4.index)),
           [t.to_pydatetime().strftime("%b '%y") for t in df4.index],
           rotation=90)

进一步调查，matplotlib 条形宽度的不一致跳跃似乎与熊猫时代的 frequency 构建有关。因此，一个解决方案可能是将日期转换为 matplotlib 日期。试试这个，是的，宽度以天为单位表示一致。

很遗憾，季度日期之间的天数并不完全相同，导致一些条形太宽，而另一些条形太窄。下一个问题的解决方案是明确计算每个柱的天数。为了在条之间获得良好的分隔，将它们的边缘绘制为白色会有所帮助。

from datetime import datetime

x = [datetime.date(t) for t in df4.index]  # convert the pandas datetime to matplotlib's
widths = [t1-t0 for t0, t1 in zip(x, x[1:])]  # time differences between dates
widths += [widths[-1]] # the very last bar didn't get a width, just repeat the last width
ax.bar(x, df4['count'], width=widths, edgecolor='white')

Answer 2

您可以通过ax.bar() 中的width 参数将条的宽度设置为大于0.8 默认值的某个值

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(100)
dti = pd.date_range('2012-12-31', periods=30, freq='Q')
s2 = pd.Series(np.random.randint(100,1000,size=(30)),index=dti)
df4 = s2.to_frame(name='count')
f2 = plt.figure("Quarterly",figsize=(10,5))
ax = plt.subplot(1,1,1)
ax.bar(df4.index,df4['count'], width=70)
plt.tight_layout()
plt.show()

在这种情况下，宽度被解释为以天为单位的标量。

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编辑

出于某种原因，上述内容仅适用于旧版本的 matplotlib（已测试 2.2.3）。为了使用当前 (3.1.2) 版本，必须进行以下修改：

# ...
dti = pd.date_range('2012-12-31', periods=30, freq='Q')
dti = [pd.to_datetime(t) for t in dti]
# ...

这将在设置条的宽度时产生正确的行为。