datetime x轴matplotlib标签导致不受控制的重叠

Question

我试图用document.elementFromPoint(x, y).click();绘制一只大熊猫series。 x轴标签固执地重叠，即使有几个建议的解决方案，我也无法使它们呈现出来。

我尝试stackoverflow solution suggesting to use autofmt_xdate，但它没有帮助。

我也尝试了'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'的建议，但未能生效。

plt.tight_layout()

更新：我使用条形图是一个问题。定期的时间序列图显示了管理良好的标签。

Answer 1

大熊猫条形图是一个绝对的情节。它在刻度上的整数位置显示每个索引的一个条形。因此，第一个柱位于0位置，下一个柱位于1处。标签对应于数据帧＆＃39;指数。如果你有100个酒吧，你最终会得到100个标签。这是有道理的，因为大熊猫不知道这些是否应被视为类别或序数/数字数据。

如果您使用普通的matplotlib条形图，它将以数字方式处理数据框索引。这意味着条形图根据实际日期的位置，标签根据自动代码放置。

import pandas as pd
import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt

datelist = pd.date_range(pd.datetime(2017, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=42).tolist()
df = pd.DataFrame(np.cumsum(np.random.randn(42)), 
                  columns=['error'], index=pd.to_datetime(datelist))

plt.bar(df.index, df["error"].values)
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

此外，优势还在于可以使用matplotlib.dates定位器和格式化程序。例如。使用自定义格式标记每月的第一个和第十五个月

import pandas as pd
import numpy as np; np.random.seed(42)
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

datelist = pd.date_range(pd.datetime(2017, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=93).tolist()
df = pd.DataFrame(np.cumsum(np.random.randn(93)), 
                  columns=['error'], index=pd.to_datetime(datelist))

plt.bar(df.index, df["error"].values)
plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator((1,15)))
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%d %b %Y"))
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.show()

Answer 2

在您的情况下，最简单的方法是手动创建标签和间距，然后使用jest.runTimersToTime(1500)应用它。

这是一个可能的解决方案：

由于没有提供样本数据，我试图用一些随机数模拟数据集中数据集的结构。

设置：

ax.xaxis.set_major_formatter

可能的解决方案：

# imports
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.ticker as ticker

# A dataframe with random numbers ro run tests on
np.random.seed(123456)
rows = 100
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10,10,size=(rows, 1)), columns=['error'])
datelist = pd.date_range(pd.datetime(2017, 1, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=rows).tolist()
df['dates'] = datelist 
df = df.set_index(['dates'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)

test_df = df.copy(deep = True)

# Plot of data that mimics the structure of your dataset
ax = test_df[(test_df.index.year ==2017) ]['error'].plot(kind="bar")
ax.figure.autofmt_xdate()
plt.figure(figsize=(15,8))

您可以通过选中strftime.org

轻松更改标签的格式