Python 如何添加具有分类特征的辅助x轴？

在对这个问题做了一些研究之后，我找不到这个问题的答案。我想制作一个二次x轴，但是分类变量会在间隔内重复（但不会在绘图中反复重复相同的值）。在这张图片（用excel制作）中可以看到我想要的类似示例：

数据：

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

data1 = {'Month': list(range(11,35))+list(range(34,42)),
         'Checkpoint': ['A','A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B','C','C','C','C','C','C','C','C','C','C','C','D','C','D','D','D','D','D','D','D'],
         'Litres':[216545.67,18034.45,25807.83,46136.23,68099.21,55436.35,56412.33,9347.52,3177.29,103.89,333.29,2355.41,
                     49063.72,113622.80,243639.97,303992.32,255471.55,267022.75,274952.92,619665.39,798969.54,1127476.60,
                     1563344.98,1051827.75,603167.32,1880605.49,1931002.19,
                     2970500.68,2362336.66,5311058.83,5071784.10,5325575.47]}

df = pd.DataFrame(data1)

通过运行上面的代码，我们获得以下数据帧

     Month   Checkpoint    Litres
0     11         A        216545.67
1     12         A        18034.45
2     13         A        25807.83
3     14         A        46136.23
4     15         A        68099.21
5     16         A        55436.35
6     17         B        56412.33
7     18         B        9347.52
8     19         B        3177.29
9     20         B        103.89
10    21         B        333.29
11    22         B        2355.41
12    23         C        49063.72
13    24         C        113622.80
14    25         C        243639.97
15    26         C        303992.32
16    27         C        255471.55
17    28         C        267022.75
18    29         C        274952.92
19    30         C        619665.39
20    31         C        798969.54
21    32         C        1127476.60
22    33         C        1563344.98
23    34         D        1051827.75
24    34         C        603167.32
25    35         D        1880605.49
26    36         D        1931002.19
27    37         D        2970500.68
28    38         D        2362336.66
29    39         D        5311058.83
30    40         D        5071784.10
31    41         D        5325575.47

我想对数据进行散点图（可以使用matplotlib或seaborn），但要使用第二个x轴（df[‘Checkpoint’]）

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一种可能是使用主刻度来放置月份标签，使用次刻度来进行分隔。每当检查点标签更改时，需要绘制更长的勾号。检查点标签位置正好在两个长刻度之间

似乎有一个月有两个不同的标签（第34个月）。现在还不清楚接下来会发生什么。在下面的代码中，画了一个长的主记号

将熊猫作为pd导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将matplotlib.ticker导入为ticker
数据1={'Month'：列表（范围（11,35））+列表（范围（34,42）），
‘检查点’：[‘A’、‘A’、‘A’、‘A’、‘A’、‘B’、‘B’、‘B’、‘C’、‘C’、‘C’、‘C’，
“C”、“C”、“C”、“C”、“D”、“C”、“D”、“D”、“D”、“D”、“D”、“D”、“D”、“D”、“D”]，
“升”：[216545.6718034.4525807.8346136.2368099.2155436.3556412.339347.523177.29103.89，
333.29, 2355.41, 49063.72, 113622.80, 243639.97, 303992.32, 255471.55, 267022.75, 274952.92,
619665.39, 798969.54, 1127476.60, 1563344.98, 1051827.75, 603167.32, 1880605.49, 1931002.19,
2970500.68, 2362336.66, 5311058.83, 5071784.10, 5325575.47]}
df=pd.DataFrame（data1）
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（10,5））
最大散射（df['Month'，df['lills'，s=30，color='crimson'）
ax.xaxis.set\u major\u定位器（股票代码固定定位器（0.5））
ax.xaxis.set\u major\u定位器（股票代码多路传输器（1））
ax.xaxis.set_minor_定位器（股票代码多路传输器（0.5））
ax.set_xlim（df['Month'].iloc[0]-0.5，df['Month'].iloc[-1]+0.5）
检查点=列表（df['Checkpoint']）
long_minor_ticks=[df['Month'].iloc[0]-1]#这些minor ticks需要更长
long_major_ticks=[]#这些主要ticks需要更长
对于邮政编码中的m1、m、c1、c（df['Month'][1:]，df['Month']，df['Checkpoint'][1:]，df['Checkpoint']）：
如果m==m1：
长的主刻度。附加（m）
以利夫c！=c1:
长_小_记号。追加（m）
long\u minor\u ticks.append（df['Month'].iloc[-1]）
ax.tick_参数（其中，='minor'，axis='x'，pad=20）#将次刻度标签放置在一定距离处
检查点标签=[]
对于tick，zip中的月份（ax.xaxis.get_minor_ticks（），范围（df['month'].iloc[0]-1100））：
l=35，如果长细节拍为月份，长大节拍为非月份，长大节拍为非月份+1，则为18
勾选。勾选1行。设置标记大小（l）
检查点标签。附加（“”）
对于tick，zip中的月份（ax.xaxis.get_major_ticks（），范围（df['month'].iloc[0]-1100））：
l=35，如果长时间内的月数大于或等于0
勾选。勾选1行。设置标记大小（l）
#在长次刻度之间的位置设置检查点字母
对于t0，t1在zip中（长细节拍[：-1]，长细节拍[1:]）：
如果t1！=t0+1：
ind=（t1+t0）//2-长/小刻度[0]
检查点标签[ind]=df['checkpoint'].iloc[ind]
ax.set_xticklabel（检查点标签，次要=真）
图子地块调整（底部=0.15）#我们需要空间来显示大刻度
plt.show（）

---

嗨，约翰，非常感谢你的回答，感谢你抽出时间来帮助我。我现在将在我的数据集上测试它，然后回来告诉您它是否适用于我在数据集上遇到的许多情况。再一次，谢谢！嗨，Johan，当我在我的代码中绘制你的代码时，我只会在数字33（而不是34）中弹出一个长勾号，而在其他的代码中不会显示。我找不到这个问题。我用的是jupyterHi。因为我是在工作中这样做的，所以在安装最新的matplotlib版本时遇到了一些问题，但现在matplotlib 3.2.0已经启动。抱歉耽搁了。当运行代码时，我得到以下图像：出现的记号实际上应该是34，而不是33。我正在测试代码的每一行，当我运行这一行时，似乎所有记号都消失了：

ax.tick_params（which='minor'，axis='x'，pad=20）#将小记号标签放在一定距离处

，尽管没有它，A B C标签会在数字上弹出。应该在34上的标签仍然在33JohanC上，我已经逐行运行了代码，并且我确定'pad=20'参数可能是问题所在，一旦声明，长的主刻度将消失，只有33个仍然存在。我已经修复了33中出现的34个标签，我刚刚在这行中添加了“-1”，用于zip中的tick，month（ax.xaxis.get_major_ticks（），range（df['month'].iloc[0]-1100））：

plt.figure(figsize = (14,7))
plt.scatter(df['Month'], df['Litres'], s=30)