Python 在pandas/matplotlib中格式化timeseries x轴

我想显示每个月的缩写，以及每年的年份

我很接近。我目前面临的问题是年份不正确。我发现这是numpy.datetime64（datetime索引采用这种格式）和python datetime（1970年使用）之间的问题。图表上显示的两年应为2017年和2018年，但分别为48年和49年

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

from matplotlib.dates import MonthLocator, WeekdayLocator, DateFormatter, YearLocator

indx = pd.date_range('2017-04-01', '2019-01-01')
s = pd.Series(np.random.randn(len(indx)), index=indx)

df = pd.DataFrame(s)

ax = df.plot()
months = MonthLocator(range(1, 13), bymonthday=1, interval=1)
monthsFmt = DateFormatter("%b")
years = YearLocator(1, month=4, day=1)
yrsFmt = DateFormatter("\n %y")

ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yrsFmt)


ax.xaxis.set_minor_locator(months)
ax.xaxis.set_minor_formatter(monthsFmt)

plt.show()

我如何在这里显示正确的年份

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在玩了一些游戏之后，如果您指定轴，然后在轴上绘图（而不是调用pandas plot函数），它似乎会起作用

还请注意，我将%y更改为%y，因此格式为2017/2018，而不是17/18。

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Matplotlib从零开始计算年份，但从1970年开始计算。因此，您有48年、49年等。为了避免matplotlib的这种行为，您必须从pandas datetime索引日期部分获取，然后使用

%Y

描述符获取主要刻度的完整年份：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import MonthLocator, WeekdayLocator, DateFormatter, YearLocator

indx = pd.date_range('2017-04-01', '2019-01-01')
s = pd.Series(np.random.randn(len(indx)), index=indx.date) # get dates
df = pd.DataFrame(s)

months = MonthLocator() # MonthLocator without args set ticks for every month
monthsFmt = DateFormatter("%b")
years = YearLocator(month=4, day=1)
yrsFmt = DateFormatter("\n%Y") # correct year descriptor

ax = df.plot()
ax.xaxis.set_minor_locator(months)
ax.xaxis.set_minor_formatter(monthsFmt)
for tick in ax.xaxis.get_minor_ticks():tick.label.set_fontsize(9) 
ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yrsFmt)

plt.show()

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谢谢。这对日期有效，但它使我的图例消失，并出现错误：UserWarning:找不到带标签的对象。在单个绘图上使用label='…'kwarg。有什么想法吗？我有一个ax.legend（）调用，它在初始代码中起作用。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import MonthLocator, WeekdayLocator, DateFormatter, YearLocator

indx = pd.date_range('2017-04-01', '2019-01-01')
s = pd.Series(np.random.randn(len(indx)), index=indx.date) # get dates
df = pd.DataFrame(s)

months = MonthLocator() # MonthLocator without args set ticks for every month
monthsFmt = DateFormatter("%b")
years = YearLocator(month=4, day=1)
yrsFmt = DateFormatter("\n%Y") # correct year descriptor

ax = df.plot()
ax.xaxis.set_minor_locator(months)
ax.xaxis.set_minor_formatter(monthsFmt)
for tick in ax.xaxis.get_minor_ticks():tick.label.set_fontsize(9) 
ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yrsFmt)

plt.show()