在 matplotlib 中使用年-周列作为条形图的 x 轴

Question

我尝试用 matplotlib 绘制 bar plot 以显示聚合数随时间每周的变化（我的数据集大约有 1000 周）。通常，当我绘制这样的时间序列时，我有每天的数据，我用 pd.to_datetime() 转换日期。但在每周的情况下，不知道如何指定格式以获得准确的 x-axis 年份标签，而不是相互重叠的星期。

这将是一个简单的数据集示例：

    YearWeek    Output
0   2022-01     7.3
1   2022-02     5.3
2   2022-03     7.2
3   2022-04     4.8
4   2022-05     5.8
5   2022-06     9.2
6   2022-07     5.3
7   2022-08     5.3
8   2022-09     7.5
9   2022-10     9.2
10  2022-11     5.4
11  2022-12     4.8

在多周的情况下，x-axis不可读，标签相互重叠。我尝试只获取年度标签。

这将是我正在使用的真实数据集的图表：

为了可重复性：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df1 = pd.DataFrame({
    'YearWeek':['2022-01', '2022-02', '2022-03', '2022-04', '2022-05', '2022-06', '2022-07', '2022-08', '2022-09', '2022-10', '2022-11', '2022-12'],
    'Output':[7.3, 5.3, 7.2, 4.8, 5.8, 9.2, 5.3, 5.3, 7.5, 9.2, 5.4, 4.8]}) 

plt.bar(df1['YearWeek'], df1['Output'])

非常感谢！

Answer 1

一个解决方案可能是旋转它们：

...
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

Answer 2

Edit1：在 x-axis 上添加 plt.xticks(df1['YearWeek'],df1['YearWeek'].str[:4]) 以仅显示年份而不是 year-week。

Edit2：x-axis 每年只显示一次。

您可以使用 plt.xticks(rotation=90).

将 x-axis 个刻度旋转 90 度或 45 度

例如：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

df1 = pd.DataFrame({
    'YearWeek':['2021-01', '2021-02', '2021-03', '2021-04', '2021-05', '2021-06', '2021-07', '2021-08', '2021-09', '2021-10', '2021-11', '2021-12', '2022-01', '2022-02', '2022-03', '2022-04', '2022-05', '2022-06', '2022-07', '2022-08', '2022-09', '2022-10', '2022-11', '2022-12'],
    'Output':[6.3, 5.3, 7.2, 4.8, 8.8, 9.2, 5.3, 5.3, 4.5, 9.2, 5.4, 4.8, 7.3, 5.3, 8.2, 4.8, 5.8, 9.2, 5.3,2.3, 7.5, 9.2, 5.4, 9.8]}) 

df1['Year'] = df1['YearWeek'].str[:4]

plt.bar(df1['YearWeek'], df1['Output'])
# plt.xticks(rotation=90)
plt.xticks(df1['YearWeek'],df1['Year'])
plt.xticks(np.arange(6, len(df1), 12))
plt.show()

Edit2 的输出：

在 matplotlib 中使用年-周列作为条形图的 x 轴

Using year-week column as x-axis for bar chart in matplotlib

python

matplotlib

pandas