基于 pd.Series 字符串添加辅助 x 轴

Question

我有一个看起来像这样的 pandas df：

|---------------------|------------------|-----------|
|      timestamp      |     clocktime    |   value   |
|---------------------|------------------|-----------|
|          1          |       8:30       |    10     |
|---------------------|------------------|-----------|
|          2          |       8:31       |    20     |
|---------------------|------------------|-----------|
|          3          |       8:33       |    15     |
|---------------------|------------------|-----------|

我已经设法在 x 轴上使用 timestamp 和在 y 轴上使用 value 绘制它。有没有办法用clocktime 创建第二个x 轴作为它的值？问题是我有超过 100k 行，所以我不能打印每个 clocktime 条目（每个 clocktime 条目都是一个字符串）。有没有办法在同一个图上将timestamp 和clocktime 显示为两个单独的x 轴，并且两者都有一些智能刻度间距？我正在使用 matplotlib，并使用 Axes.axes 对象绘制它。

Answer 1

我不确定“智能刻度间距”是什么意思，但您可以执行以下操作。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
b=pd.DataFrame({"timestamp":[1,2,3],"clocktime": ["8:30","8:31","8:33"],"value":[10,20,15]})
fig = plt.figure()
ax1 = fig.add_subplot(111)
ax2 = ax1.twiny()
ax1.plot(b["clocktime"], b["value"])
ax2.plot(b["timestamp"], b["value"]) 
plt.xticks(np.arange(min(b["timestamp"]),max(b["timestamp"])+1, 1.0))
plt.show()