Python 如何更改熊猫时间序列图的x刻度密度？

我正在尝试生成一个较小的数字来可视化熊猫的时间序列。但是，自动生成的x记号不适应新的大小，并导致重叠记号。我想知道如何调整x-滴答声的频率？例如，对于本例：

figsize(4, 2)

num = 3000
X = linspace(0, 100, num=num)
dense_ts = pd.DataFrame(sin(X) + 0.1 * np.random.randn(num),
                        pd.date_range('2014-01-1', periods=num, freq='min'))

dense_ts.plot()

我得到的数字是：

我可以使用Matplotlib日期打印解决这个问题，但这不是一个非常优雅的解决方案-代码要求我根据具体情况指定所有输出格式

figsize(4, 2)

from matplotlib import dates

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_date(dense_ts.index.to_pydatetime(), dense_ts, 'b-')
ax.xaxis.set_minor_locator(dates.HourLocator(byhour=range(24),
                                           interval=12))
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%H:%m'))
ax.xaxis.set_major_locator(dates.WeekdayLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('\n\n%a\n%Y'))

plt.show()

---

我想知道是否有办法使用pandas

plotting

模块或通过设置一些

轴

对象属性来解决此问题？我试着玩

ax.freq

对象，但实际上什么都做不到。

您可以传递一个x轴值列表，希望显示在稠密的绘图（）中

另一个清晰的例子

df = pd.DataFrame(np.random.randn(10,3))

不指定xtick的打印

df.plot(legend=False)

用xticks参数绘图

df.plot(xticks=[2,4,6,8],legend=False)

---

嗯，这很有趣。使用这个xticks关键字参数，我有时可以控制一些输入，但方式很奇怪-例如，对于

['00:00']

，它打印出06:00、12:00、18:00。对于你提到的10,22案例，它会永远循环。我添加了另一个例子是的，对于整数索引，它更容易一些-你也可以调用

locator\u params（nbins=8）

来降低密度。问题是，此方法不适用于时间戳索引，其中此函数将引发

AttributeError:TimeSeries\u DateLocator实例没有属性“set\u params”

。

df.plot(xticks=[2,4,6,8],legend=False)