X轴上日历周YYYYWW的Seaborn多个线图

Question

我对seaborn线图的x轴值有一些疑问：

import pandas as pd
import seaborn as sns

# data
df = pd.DataFrame(columns=['calendar_week', 'product_name', 'value'],
                  data=[['201850', 'product01', 1], ['201905', 'product01', 10], ['201910', 'product01', 7],
                       ['201840', 'product02', 4], ['201911', 'product02', 9], ['201917', 'product02', 17], ['201918', 'product02', 12]])

# plot
sns.lineplot(data=df, x='calendar_week', y='value', hue='product_name');

如果calendar_week值是字符串，它将在第一个图形之后绘制第二个图形。如果calendar_week值为整数，它将自动填充从201852到201899的数据。用给定的calendar_week值在一个排序的x轴上绘制两个图的最佳方法是什么？

这是带有calendar_week作为字符串的图：

以下是calendar_week为int的情节：

感谢帮助。

Answer 1

有点round回旋，但是我认为您首先需要将周数转换为真实日期，然后绘图，然后在x轴上使用自定义格式器来再次显示周数。

df = pd.DataFrame(columns=['calendar_week', 'product_name', 'value'],
                  data=[['201850', 'product01', 1], ['201905', 'product01', 10], ['201910', 'product01', 7],
                       ['201840', 'product02', 4], ['201911', 'product02', 9], ['201917', 'product02', 17], ['201918', 'product02', 12]])

df['date'] = pd.to_datetime(df.calendar_week+'0', format='%Y%W%w')
# plot
fig, ax = plt.subplots()
sns.lineplot(data=df, x='date', y='value', hue='product_name', ax=ax)
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter("%Y-%W"))
fig.autofmt_xdate()

Answer 2

我来自德国，我必须处理ISO周，所以我最终这样做了：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import datetime
import matplotlib
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()

# data
df = pd.DataFrame(columns=['calendar_week', 'product_name', 'value'],
                  data=[['201850', 'product01', 1], ['201905', 'product01',     10], ['201910', 'product01', 7],
                       ['201840', 'product02', 4], ['201911', 'product02', 9], ['201917', 'product02', 17], ['201918', 'product02', 12]])

# convert calendar weeks to date
df['date'] = df['calendar_week'].apply(lambda x: datetime.datetime.strptime(x + '-1', '%G%V-%u'))

# plot
fig, ax = plt.subplots()
sns.lineplot(data=df, x='date', y='value', hue='product_name', ax=ax)
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%G%V'))
fig.autofmt_xdate()
plt.show();