修改 x 轴下方凌乱和重叠的日期标签的最优雅方法？ （Seaborn，条形图）

Posted 2023-03-12

【中文标题】修改 x 轴下方凌乱和重叠的日期标签的最优雅方法？ （Seaborn，条形图）

【英文标题】：The most elegant way to modify messy and overlapping date labels below x axis? (Seaborn, barplot)

【发布时间】：2019-04-30 20:51:23

【问题描述】：

df (Pandas DataFrame) 有两列：Date (as datetime64) 和 Amount (as float)。

我使用 barplot 绘制 Amount 列中的值与时间的关系：

sns.barplot(x="Date", y="Amount", data=df)
plt.show()

但是，日期标签一团糟（见图）。在 Pandas 中处理这个问题的优雅方式是什么？我正在考虑从标签中删除月份和年份，或者将标签旋转 90 度。这些将如何完成，或者有更好的选择吗？谢谢。

【问题讨论】：

Rotate label text in seaborn factorplot的可能重复

旋转标签显示 barplot 以以下格式显示日期标签：“2018-09-29T00:00:00.000000000”，即使 print(df["Date"] 以正确的格式显示它们格式（2018-09-29）（不知道为什么？）。这是造成混乱的原因之一，但我认为最初的问题仍然存在。

这绝对是一个单独的问题，“我怎样才能让 pandas 将我的日期时间格式化为日期”（这里很可能已经有了答案——天真地，你可以使用映射到你的 strftime df 行）。

当然这是一个单独的问题，但是这样做（在另一个回复的帮助下）并没有完全解决标签凌乱的问题。旋转帮助了一些，较小的字体帮助更多，最后只显示日期（而不是日期）使标签可读。谢谢。

【参考方案1】：

这会自动调整 SNS 图的日期 x 轴，因此在大多数情况下您不必手动执行此操作： sns_plot.get_figure().autofmt_xdate()

【讨论】：

在答案中包含完整的代码。 “sns_plot”是您创建的一个局部变量，作为 seaborn 绘图函数的返回值。此修改更改了日期时间的角度，但如果这也导致重叠，它不会消除时间信息。

被低估的答案

这解决了我的问题。谢谢！！

【参考方案2】：

我会同时做：旋转您的 xlabels 并仅使用日期：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# dummy data:
df = pd.DataFrame('Date':pd.to_datetime(['1999-12-12', '2000-12-12', '2001-12-12']),'Amount':[1,2,3])

sns.barplot(x="Date", y="Amount", data=df)
# use the original locations of your xticks, and only the date for your label
# rotate the labels 90 degrees using the rotation argument
plt.xticks(plt.xticks()[0], df.Date.dt.date, rotation=90)
plt.tight_layout()
plt.show()

【讨论】：

谢谢，这很好地清理了标签。我不确定“plt.xticks()[0]”是做什么的，我应该将这些日期标签称为 xticks 或标签或其他名称吗？

plt.xticks()[0] 是获取当前绘图的刻度位置的一种方法（还有其他方法）。因此，您将原始刻度位置、标签作为格式化字符串以及所需的旋转传递给 xticks attribute

【参考方案3】：

另一种解决方案，如果您有大量日期并且希望以更稀疏的间隔标记它们；

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# dummy data:
df = pd.DataFrame('Date':pd.to_datetime(['1999-12-12', '2000-12-12', '2001-12-12',
                                          '2002-12-12', '2003-12-12', '2004-12-12',
                                          '2005-12-12','2006-12-12', '2007-12-12', '2008-12-12']),
                                          'Amount':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

fig, ax = plt.subplots()
sns.barplot(x="Date", y="Amount", data=df, ax=ax)

# set the frequency for labelling the xaxis
freq = int(2)

# set the xlabels as the datetime data for the given labelling frequency,
# also use only the date for the label
ax.set_xticklabels(df.iloc[::freq].Date.dt.date)
# set the xticks at the same frequency as the xlabels
xtix = ax.get_xticks()
ax.set_xticks(xtix[::freq])
# nicer label format for dates
fig.autofmt_xdate()

plt.tight_layout()
plt.show()

Click to see plot

还值得考虑使用 seaborn 绘图默认值，并将日期放在 y 轴上以便于阅读，但这更多是个人喜好。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# set the seaborn asthetics
sns.set()

# dummy data:
df = pd.DataFrame('Date':pd.to_datetime(['1999-12-12', '2000-12-12', '2001-12-12',
                                          '2002-12-12', '2003-12-12', '2004-12-12',
                                          '2005-12-12','2006-12-12', '2007-12-12', '2008-12-12']),
                                          'Amount':[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10])

fig, ax = plt.subplots()
# plot with a horizontal orientation
sns.barplot(y="Date", x="Amount", data=df, ax=ax, orient='h')

# set the frequency for labelling the yaxis
freq = int(2)

# set the ylabels as the datetime data for the given labelling frequency,
# also use only the date for the label
ax.set_yticklabels(df.iloc[::freq].Date.dt.date)
# set the yticks at the same frequency as the ylabels
ytix = ax.get_yticks()
ax.set_yticks(ytix[::freq])

plt.tight_layout()
plt.show()

Click to see nicer plot