仅在matplotlib中打印观测日期，跳过日期范围

我在

matplotlib

中绘制了一个简单的数据框。然而，该图显示的是日期的范围，而不仅仅是两个观测数据点

如何只绘制两个数据点而不绘制日期范围

df结构：

Date                  Number
2018-01-01 12:00:00   1  
2018-02-01 12:00:00   2

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots(
    figsize=(4,5), 
    dpi=72
)

width = 0.75

#starts the bar chart creation
ax1.bar(df.index, df['Number'], 
        width, 
        align='center', 
        color=('#666666', '#333333'), 
        edgecolor='#FF0000',
        linewidth=2
       ) 
ax1.set_ylim(0,3)
ax1.set_ylabel('Score')

fig.autofmt_xdate()

#Title
plt.title('Scores by group and gender')

plt.tight_layout() 
plt.show()

matplotlib的输出

code:


这是我所期望的（这是使用字符串而不是x轴数据上的日期来完成的）：


df代码：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['2018-01-01 12:00:00', 1], ['2018-02-01 12:00:00',2]], columns=['Date', 'Number'])  
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  
df.set_index(['Date'],inplace=True)  

绘图代码：

Date                  Number
2018-01-01 12:00:00   1  
2018-02-01 12:00:00   2

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax1 = plt.subplots(
    figsize=(4,5), 
    dpi=72
)

width = 0.75

#starts the bar chart creation
ax1.bar(df.index, df['Number'], 
        width, 
        align='center', 
        color=('#666666', '#333333'), 
        edgecolor='#FF0000',
        linewidth=2
       ) 
ax1.set_ylim(0,3)
ax1.set_ylabel('Score')

fig.autofmt_xdate()

#Title
plt.title('Scores by group and gender')

plt.tight_layout() 
plt.show()

尝试添加以下内容：

import matplotlib.dates as mdates

myFmt = mdates.DateFormatter('%y-%m-%d')
ax1.xaxis.set_major_formatter(myFmt)
plt.xticks(df.index)


我认为在绘图时，日期被转换为大整数。所以
width=0.75
非常小，试试更大的（比如
width=20
）：

Matplotlib条形图本质上是数字。如果您想要分类条形图，可以使用pandas条形图

df.plot.bar()

然后，您可能需要稍微美化一下标签

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([['2018-01-01 12:00:00', 1], ['2018-02-01 12:00:00',2]], columns=['Date', 'Number'])  
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])  
df.set_index(['Date'],inplace=True) 

ax = df.plot.bar()
ax.tick_params(axis="x", rotation=0)
ax.set_xticklabels([t.get_text().split()[0] for t in ax.get_xticklabels()])

plt.show()