Python 显示每个打印点的刻度

一般来说，我对Python和编程都是新手

我试图在条形图上绘制每周的值。我希望在x轴上的每个打印点下都有记号，这样就很容易理解值和日期之间的关系

我有一个Pandas

dataframe（df_clean）

看起来像这样（很抱歉使用法语列名）：

我的目标是为每个

df_clean[“Cout comm.”]

绘制

df_clean[“Premier jour sem.TPA”]

的总和。我希望它看起来像这样：

这是到目前为止的代码

#Group by first day of week
sem_tpa_group = df_clean.groupby("Premier jour sem. TPA").agg("sum")
sem_tpa_group.reset_index(inplace=True)

#Limit the amount of week to show
sem_tpa_group = sem_tpa_group[sem_tpa_group["Premier jour sem. TPA"] > date.today()]

#Create graph
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
plt.plot(sem_tpa_group["Premier jour sem. TPA"], sem_tpa_group["Cout comm."],'o-',label='Ord. cost')
plt.plot(sem_tpa_group["Premier jour sem. TPA"], sem_tpa_group["Cout recue"],'o-',label='Rec. cost')
plt.legend(loc=1)
plt.ylabel('Cost')
plt.xlabel('Week date')
plt.grid()
plt.show()

结果是：

有人能告诉我如何获取x轴上每个标绘点的刻度信息吗

我尝试了

plt.xticks（）

，但没有任何结果，尽管我不确定我是否正确使用了它

---

非常感谢您所做的一切

类似于

plt.xticks（matplotlib.dates.date2num（（sem\u tpa\u group[“Premier jour sem.tpa]”）的东西可能会起作用。很难说是什么单位。通常，matplotlib将日期表示为自0000-01-01起的摆动点天数。“所需”绘图很可能由
df.plot.bar
生成。熊猫酒吧的情节是绝对的。Matplotlib
bar
plot以及line
plot
s是数字图。通过在绘图之前将日期时间索引/列转换为字符串，您仍然可以使用matplotlib实现分类绘图。类似于
plt.xticks（matplotlib.dates.date2num（（sem_tpa_group[“Premier jour sem.tpa”]）
的方法可能有效。很难说是什么单位。通常，matplotlib将日期表示为自0000-01-01起的摆动点天数。“所需”绘图很可能由
df.plot.bar
生成。熊猫酒吧的情节是绝对的。Matplotlib
bar
plot以及line
plot
s是数字图。通过在打印前将日期时间索引/列转换为字符串，仍然可以使用matplotlib实现分类打印。
#Group by first day of week
sem_tpa_group = df_clean.groupby("Premier jour sem. TPA").agg("sum")
sem_tpa_group.reset_index(inplace=True)

#Limit the amount of week to show
sem_tpa_group = sem_tpa_group[sem_tpa_group["Premier jour sem. TPA"] > date.today()]

#Create graph
fig = plt.figure()
ax = plt.subplot(111)
plt.plot(sem_tpa_group["Premier jour sem. TPA"], sem_tpa_group["Cout comm."],'o-',label='Ord. cost')
plt.plot(sem_tpa_group["Premier jour sem. TPA"], sem_tpa_group["Cout recue"],'o-',label='Rec. cost')
plt.legend(loc=1)
plt.ylabel('Cost')
plt.xlabel('Week date')
plt.grid()
plt.show()