如何更改熊猫时间序列图的 x 刻度密度？

Question

我正在尝试生成一个较小的图形来可视化熊猫时间序列。但是，自动生成的 x-ticks 不适应新的大小并导致重叠的刻度。我想知道如何调整 x-ticks 的频率？例如。对于这个例子：

figsize(4, 2)

num = 3000
X = linspace(0, 100, num=num)
dense_ts = pd.DataFrame(sin(X) + 0.1 * np.random.randn(num),
                        pd.date_range('2014-01-1', periods=num, freq='min'))

dense_ts.plot()

我得到的数字是：

我可以使用 Matplotlib 日期绘图来解决这个问题，但这不是一个非常优雅的解决方案 - 代码要求我根据每个案例指定所有输出格式。

figsize(4, 2)

from matplotlib import dates

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_date(dense_ts.index.to_pydatetime(), dense_ts, 'b-')
ax.xaxis.set_minor_locator(dates.HourLocator(byhour=range(24),
                                           interval=12))
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%H:%m'))
ax.xaxis.set_major_locator(dates.WeekdayLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('\n\n%a\n%Y'))

plt.show()

我想知道是否有办法使用 pandas plotting 模块或设置一些 axes 对象属性来解决此问题？我尝试使用 ax.freq 对象，但无法真正实现任何目标。

Answer 1

你可以传递你想要在你的 dense_ts.plot() 中显示的 x 轴值列表

dense_ts.plot(xticks=['10:01','22:01'...])

为清楚起见的另一个例子

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3))

不指定 xticks 绘图

df.plot(legend=False)

使用 xticks 参数绘图

df.plot(xticks=[2,4,6,8],legend=False)