Python 将月份添加到matplotlib线图上的xaxis和图例
我试图按月份绘制叠加的年度线形图。 我有一个数据帧df_年,如下所示:Python 将月份添加到matplotlib线图上的xaxis和图例,python,pandas,matplotlib,plot,python-datetime,Python,Pandas,Matplotlib,Plot,Python Datetime,我试图按月份绘制叠加的年度线形图。 我有一个数据帧df_年,如下所示: Day Number of Bicycle Hires 2010-07-30 6897 2010-07-31 5564 2010-08-01 4303 2010-08-02 6642 2010-08
Day Number of Bicycle Hires
2010-07-30 6897
2010-07-31 5564
2010-08-01 4303
2010-08-02 6642
2010-08-03 7966
pt = pd.pivot_table(df_year, index=df_year.index.month, columns=df_year.index.year, aggfunc='sum')
指数设定日期为2010年7月至2017年7月
我想为每年绘制一个直线图,其中xaxis是从1月到12月的月份,并且只绘制每个月的总和
我通过将dataframe转换为透视表实现了这一点,如下所示:
Day Number of Bicycle Hires
2010-07-30 6897
2010-07-31 5564
2010-08-01 4303
2010-08-02 6642
2010-08-03 7966
pt = pd.pivot_table(df_year, index=df_year.index.month, columns=df_year.index.year, aggfunc='sum')
这将创建透视表,如下所示,我可以按照附图所示进行绘制:
Number of Bicycle Hires 2010 2011 2012 2013 2014
1 NaN 403178.0 494325.0 565589.0 493870.0
2 NaN 398292.0 481826.0 516588.0 522940.0
3 NaN 556155.0 818209.0 504611.0 757864.0
4 NaN 673639.0 649473.0 658230.0 805571.0
5 NaN 722072.0 926952.0 749934.0 890709.0
显示xaxis上月份的年度数据的绘图
唯一的问题是月份显示为整数,我希望它们显示为一月、二月。。。。Dec,每行代表一年。我无法为每一年添加一个传奇
我尝试了以下代码来实现这一点:
dims = (15,5)
fig, ax = plt.subplots(figsize=dims)
ax.plot(pt)
months = MonthLocator(range(1, 13), bymonthday=1, interval=1)
monthsFmt = DateFormatter("%b '%y")
ax.xaxis.set_major_locator(months) #adding this makes the month ints disapper
ax.xaxis.set_major_formatter(monthsFmt)
handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() #legend is nowhere on the plot
ax.legend(handles, labels)
请任何人帮我解决这个问题,我在这里做错了什么
谢谢 图例句柄和标签中没有任何内容,而且
DateFormatter
没有返回正确的值,因为它们不是您翻译的datetime
对象
您可以专门为日期设置索引,然后删除由透视创建的多索引列级别(“0”),然后为月份使用显式标签,同时设置它们在x轴上需要出现的位置。详情如下:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import datetime
# dummy data (Days)
dates_d = pd.date_range('2010-01-01', '2017-12-31', freq='D')
df_year = pd.DataFrame(np.random.randint(100, 200, (dates_d.shape[0], 1)), columns=['Data'])
df_year.index = dates_d #set index
pt = pd.pivot_table(df_year, index=df_year.index.month, columns=df_year.index.year, aggfunc='sum')
pt.columns = pt.columns.droplevel() # remove the double header (0) as pivot creates a multiindex.
ax = plt.figure().add_subplot(111)
ax.plot(pt)
ticklabels = [datetime.date(1900, item, 1).strftime('%b') for item in pt.index]
ax.set_xticks(np.arange(1,13))
ax.set_xticklabels(ticklabels) #add monthlabels to the xaxis
ax.legend(pt.columns.tolist(), loc='center left', bbox_to_anchor=(1, .5)) #add the column names as legend.
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 0.85, 1])
plt.show()