如何为从pandas DataFrame创建的条形图设置x轴刻度位置？

Question

我有一个简单的情节，x标签为1,1.25,1.5,1.75,2等最多15：

情节是从pandas.DataFrame创建的，没有指定xtick间隔：

speed.plot(kind='bar',figsize=(15, 7))

现在我希望x-interval的增量为1而不是0.25，因此标签会显示为1,2,3,4,5等。

我确信这很容易，但我不能为我的生活弄清楚。

我发现plt.xticks()似乎是正确的电话，但也许是set_xticks？

在此之前我没有按照我想要的方式更改了x刻度。任何帮助将不胜感激。

Answer 1

如果x标签具有数值，pandas处理条形图的x-ticks的方式可能会非常混乱。让我们举个例子：

import pandas as pd
import numpy as np

x = np.linspace(0, 1, 21)
y = np.random.rand(21)
s = pd.Series(y, index=x)

ax = s.plot(kind='bar', figsize=(10, 3))
ax.figure.tight_layout()

您可能希望刻度线位置直接对应x中的值，即0,0.05,0.1，...，1.0。但是，情况并非如此：

print(ax.get_xticks())
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]

相反，pandas根据x中每个元素的 indices 设置tick locations ，但随后设置tick 标签根据{{​​1}}中的值：

x

因此，直接设置刻度位置（使用print(' '.join(label.get_text() for label in ax.get_xticklabels())) # 0.0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1.0 ）或将ax.set_xticks参数传递给xticks=将不会产生您期望的效果：

pd.Series.plot()

相反，您需要分别更新x-ticks的位置和标签：

new_ticks = np.linspace(0, 1, 11)       # 0.0, 0.1, 0.2, ..., 1.0
ax.set_xticks(new_ticks)

在大多数情况下，这种行为实际上很有意义。对于条形图，x标签通常是非数字的（例如，对应于类别的字符串），在这种情况下，不可能使用# positions of each tick, relative to the indices of the x-values ax.set_xticks(np.interp(new_ticks, s.index, np.arange(s.size))) # labels ax.set_xticklabels(new_ticks) 中的值来设置标记位置。如果不引入另一个参数来指定它们的位置，最合乎逻辑的选择就是使用它们的索引。