Python 熊猫图：周末使用单独的颜色，x轴上的打印时间相当长

我创造了一个情节，看起来像

In [122]:df4

Out[122]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 36 entries, 2011-04-19 00:00:00 to 2011-05-24 00:00:00
Data columns:
(0 to 6 AM) Dawn          19  non-null values
(12 to 6 PM) Dusk         19  non-null values
(6 to 12 Noon) Morning    19  non-null values
(6PM to 12 Noon) Night    20  non-null values
dtypes: float64(4)

我有几个问题：

我怎样才能具体地展示周末。我想的一些方法是抓取周末对应的指数，然后在XLIM之间绘制透明条。同样，也可以为相同的对象绘制矩形。如果能在熊猫身上清楚地做到这一点，那将是最好的

日期格式不是最漂亮的

以下是用于生成此绘图的代码

ax4=df4.plot(kind='bar',stacked=True,title='Mains 1 Breakdown');
ax4.set_ylabel('Power (W)');
idx_weekend=df4.index[df4.index.dayofweek>=5]
ax.bar(idx_weekend.to_datetime(),[1800 for x in range(10)])

ax.bar

专门用于突出显示周末，但它不会产生任何可见的输出。（问题1） 对于问题2，我尝试使用主要的格式化程序和定位器，代码如下：

ax4=df4.plot(kind='bar',stacked=True,title='Mains 1 Breakdown');
ax4.set_ylabel('Power (W)');
formatter=matplotlib.dates.DateFormatter('%d-%b');
locator=matplotlib.dates.DayLocator(interval=1);
ax4.xaxis.set_major_formatter(formatter);
ax4.xaxis.set_major_locator(locator);

产出如下：

了解数据帧的外观可能会有所帮助

In [122]:df4

Out[122]:
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 36 entries, 2011-04-19 00:00:00 to 2011-05-24 00:00:00
Data columns:
(0 to 6 AM) Dawn          19  non-null values
(12 to 6 PM) Dusk         19  non-null values
(6 to 12 Noon) Morning    19  non-null values
(6PM to 12 Noon) Night    20  non-null values
dtypes: float64(4)

[122]中的

：df4
出[122]：
日期时间索引：36个条目，2011-04-19 00:00:00至2011-05-24 00:00:00
数据列：
（0到6 AM）与19个非空值
（下午12点至6点）黄昏19非空值
（6到中午12点）上午19个非空值
（下午6点到中午12点）夜间20个非空值
数据类型：float64（4）

我做了很多尝试，现在这些黑客技术很管用。等待一个更具吸引力和一致性的解决方案。 标签问题的解决方案：

def correct_labels(ax):
    labels = [item.get_text() for item in ax.get_xticklabels()]
    days=[label.split(" ")[0] for label in labels]
    months=["Jan","Feb","Mar","Apr","May","Jun","Jul","Aug","Sep","Oct","Nov","Dec"]
    final_labels=[]
    for i in range(len(days)):
        a=days[i].split("-")
        final_labels.append(a[2]+"\n"+months[int(a[1])-1])
    ax.set_xticklabels(final_labels)

在绘图时，我还做了以下更改

ax=df.plot(kind='bar',rot=0)

这将使标签处于0旋转

为了查找周末并突出显示它们，我编写了以下两个函数：

def find_weekend_indices(datetime_array):
    indices=[]
    for i in range(len(datetime_array)):
        if datetime_array[i].weekday()>=5:
            indices.append(i)
    return indices

def highlight_weekend(weekend_indices,ax):
    i=0
    while i<len(weekend_indices):
         ax.axvspan(weekend_indices[i], weekend_indices[i]+2, facecolor='green', edgecolor='none', alpha=.2)
         i+=2

def find_weekend_索引（日期时间数组）：
指数=[]
对于范围内的i（len（datetime_数组））：
如果datetime_数组[i].weekday（）>=5：
索引.附加（i）
回报指数
def突出显示周末（周末指数，ax）：
i=0
虽然我现在Pandas在每个系列上都支持强大的
.dt
名称空间，但是可以在没有任何显式Python循环的情况下确定每个周末的开始和结束时间。只需使用
t.dt.dayofweek>=5
过滤时间值，只选择周末的时间，然后按每周不同的合成值分组-这里我使用
year*100+weekofyear
，因为结果看起来像
201603
，这对于调试来说非常容易阅读

由此产生的功能是：

def highlight_weekends(ax, timeseries):
    d = timeseries.dt
    ranges = timeseries[d.dayofweek >= 5].groupby(d.year * 100 + d.weekofyear).agg(['min', 'max'])
    for i, tmin, tmax in ranges.itertuples():
        ax.axvspan(tmin, tmax, facecolor='orange', edgecolor='none', alpha=0.1)

只需将轴和时间序列传递给它，它就是您的
x
轴，它将为您突出显示周末
 在matplotlib中实现这一点并不复杂，例如，用另一种颜色标记周末的标签是一种公认的解决方案。使用matplotlibs
WeekdayLocator
归档周末simpy。我个人认为，如果在matplotlib而不是pandas中绘制绘图，那么定制绘图就更容易了。@nordev:将此添加到下面的解决方案中，该解决方案现在位于社区Wiki中。我建议使用
ax.axvspan（周末索引[I]、周末索引[I]+2，facecolor='green'，edgecolor='none'，alpha=.2）
来创建绿色“填充”，因为不必明确指定
ymax
@nordev:谢谢。只有在替换
index.append（i）
by
index.append（datetime\u数组[i]）时，时间序列对象才有帮助
。鉴于
import datetime as dt
的常见用法，我是否可以建议不要使用
dt
作为变量，这会使它变得模糊。@yeliabsalohcin有趣的想法-我已经重命名了该变量。我们将看看是否有人对可读性有任何抱怨。