Python xaxis上的数据框线图显示日期

比较以下代码：

test = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
test['date'] = pd.to_datetime(test['date'])
test = test.set_index('date')
ax = test.plot()

我在最后添加了

DateFormatter

：

test = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
test['date'] = pd.to_datetime(test['date'])
test = test.set_index('date')
ax = test.plot()
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%d\n\n%a')) ## Added this line

---

第二个图形的问题是它从

5-24

开始，而不是

5-25

。此外，2017年的

5-25

是周四而不是周一。是什么导致了这个问题？这个时区相关吗？（我也不明白为什么日期数字堆叠在一起）

一般来说，pandas和matplotlib的日期时间实用程序是不兼容的。因此，尝试在使用pandas创建的日期轴上使用

matplotlib.dates

对象在大多数情况下都会失败

一个原因是，例如，从

datetime

对象被转换为浮点数，这些浮点数表示自UTC 0001-01-01以来的时间，加1。例如，0001-01-01，06:00是1.25，而不是0.25

但是，这并不是唯一的区别，因此在涉及datetime对象时，建议不要混合使用pandas和matplotlib

但是，可以选择告诉熊猫不要使用自己的日期时间格式。在这种情况下，可以使用

matplotlib.dates

ticker。这可以通过以下方式进行控制

df.plot(x_compat=True)

由于pandas不提供复杂的日期格式化功能，因此可以使用matplotlib进行打印和格式化

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates

df = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

usePandas=True
#Either use pandas
if usePandas:
    df = df.set_index('date')
    df.plot(x_compat=True)
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator())
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d\n\n%a'))
    plt.gca().invert_xaxis()
    plt.gcf().autofmt_xdate(rotation=0, ha="center")
# or use matplotlib
else:
    plt.plot(df["date"], df["ratio1"])
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator())
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d\n\n%a'))
    plt.gca().invert_xaxis()

plt.show()