勾选标签在熊猫条形图中重叠

Question

TL; DR：在pandas中，如何绘制条形图以使其x轴刻度标签看起来像折线图？

我制作了一个时间间隔均匀的时间序列（每天一个项目），并且可以将它绘制成如此之好：

intensity[350:450].plot()
plt.show()

但是切换到条形图会造成这种混乱：

intensity[350:450].plot(kind = 'bar')
plt.show()

然后我直接使用matplotlib创建了一个条形图，但是它没有大熊猫的漂亮日期时间序列刻度标签格式化器：

def bar_chart(series):
    fig, ax = plt.subplots(1)
    ax.bar(series.index, series)
    fig.autofmt_xdate()
    plt.show()

bar_chart(intensity[350:450])

这里是强度系列的摘录：

intensity[390:400]

2017-03-07    3
2017-03-08    0
2017-03-09    3
2017-03-10    0
2017-03-11    0
2017-03-12    0
2017-03-13    2
2017-03-14    0
2017-03-15    3
2017-03-16    0
Freq: D, dtype: int64 

我可以全力以赴，只需完全手工制作刻度标签，但我宁愿不必使用matplotlib，让我们做一下pandas的工作，并在第一个数字中做它所做的但是酒吧情节。那我该怎么做呢？

Answer 1

大熊猫条形图是分类图。他们为每个类别创建一个刻度（+标签）。如果类别是日期并且那些日期是连续的，则可以旨在将某些日期留出，例如，仅绘制每五个类别，

ax = series.plot(kind="bar")
ax.set_xticklabels([t if not i%5 else "" for i,t in enumerate(ax.get_xticklabels())])

相比之下，matplotlib条形图是数字图。这里可以应用一个有用的自动收报机，每周，每月或任何需要的日期。

此外，matplotlib允许完全控制刻度位置及其标签。

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

index = pd.date_range("2018-01-26", "2018-05-05")
series = pd.Series(np.random.rayleigh(size=100), index=index)

plt.bar(series.index, series.values)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(dates.MonthLocator())
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter("%b\n%Y"))
plt.show()