熊猫条形图中的刻度标签重叠
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【中文标题】熊猫条形图中的刻度标签重叠【英文标题】:Tick labels overlap in pandas bar chart 【发布时间】:2018-11-13 12:20:00 【问题描述】: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?
我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它:
intensity[350:450].plot()
plt.show()
但是切换到条形图造成了这种混乱:
intensity[350:450].plot(kind = 'bar')
plt.show()
然后我直接使用 matplotlib 创建了一个条形图,但它缺少 pandas 的漂亮日期时间序列刻度标签格式化程序:
def bar_chart(series):
fig, ax = plt.subplots(1)
ax.bar(series.index, series)
fig.autofmt_xdate()
plt.show()
bar_chart(intensity[350:450])
以下是强度系列的摘录:
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,完全手动创建刻度标签,但我宁愿不必婴儿 matplotlib 让 pandas 完成它的工作,并做它在第一个图中所做的事情,但使用条形图.那我该怎么做呢?
【问题讨论】:
【参考方案1】:Pandas 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这些日期是连续的,则可能旨在将某些日期排除在外,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。在这里可以应用一个有用的代码,它可以每周、每月或任何需要的日期打勾。
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()
【讨论】:
要精确复制刻度线,我想你还需要plt.gca().xaxis.set_minor_locator(dates.WeekdayLocator())
解释概念,给出例子,包括图片。还有一个有用的评论。 10/10 会再问一次,谢谢!以上是关于熊猫条形图中的刻度标签重叠的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
更改刻度名称后,如何修复 seaborn 条形图中缺少的条形?
如何在 matplotlib 条形图上旋转 x 轴刻度标签?尝试了几种方法,都没有奏效
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