使用matplotlib或Seaborn绘制组条形图，并使用Python中的Datetime索引

我有一个由日期列和感兴趣的类别列组成的熊猫数据框架。我想看看每个月的频率计数。当我用matplotlib做这件事时，我得到了一些看起来很糟糕的东西

以下是按月份分组时框架的外观：

df.resample("M")["category_col"].value_counts(normalize=True).mul(100)

Output

date                         category_col      
2019-12-31  A                41.929004
            B                25.758765
            C                17.752111
            D                9.189919
            E                3.625122
            F                1.745080
2020-01-31  A                54.052744
            C                16.347271
            B                14.414431
            D                11.677537
            E                2.675607
            F                0.832411
2020-02-29  A                48.928468
            D                22.011116
            C                14.084507
            C                11.729162
            E                2.193272
            F                1.053475
2020-03-31  A                54.435410
            D                15.718065
            C                14.577060
            B                11.335682
            E                2.884205
            F                1.049578
Name: category_col, dtype: float64

这是我的尝试

df.date = pd.to_datetime(df.date)
df.set_index("date", inplace=True)
df.resample("M")["category_col"].value_counts(normalize=True).mul(100).plot(kind="bar")

请参见下面的输出：

以下是我想要的：

我想您需要对datetimes的rormat

月名年份进行
重命名：

df.date = pd.to_datetime(df.date)
df = df.set_index("date")

s = df.resample("M")["category_col"].value_counts(normalize=True).mul(100)

s.unstack().rename(lambda x: x.strftime('%B %Y')).plot(kind="bar")

样本：

print (s)
date        category_col
2019-12-31  A               41.929004
            B               25.758765
            C               17.752111
            D                9.189919
            E                3.625122
            F                1.745080
2020-01-31  A               54.052744
            C               16.347271
            B               14.414431
            D               11.677537
            E                2.675607
            F                0.832411
2020-02-29  A               48.928468
            B               22.011116
            C               14.084507
            D               11.729162
            E                2.193272
            F                1.053475
2020-03-31  A               54.435410
            D               15.718065
            C               14.577060
            B               11.335682
            E                2.884205
            F                1.049578
Name: A, dtype: float64



首先，要获取月份名称，请重置索引并选择正确的列：

df['month'] = df['date'].apply(lambda x: pd.Timestamp(x).strftime('%B'))

df = df.reset_index()

df = df[['month','category_col','value]]

然后，假设您有一个数据帧（称为df），如下所示：

month       category_col     value      
September   A                41.929004
September   B                25.758765

使用Seaborn执行以下操作以获取要查找的绘图：

import seaborn as sns 
ax = sns.barplot(x="month", y="value", hue="category_col", data=df)

这很有效。但条形图没有排序，日期显示为2020-01-31、2020-02,31。如何将它们更改为1月、2月等？在我从datetime导入datetime并应用上述内容后，我得到了以下错误：
AttributeError:'str'对象没有属性'strftime'
@A.JT-它们没有丢失
df.date=pd.to_datetime（df.date）df=df.set_index（“date”）
？是的，它是一个datetime@A.JT-什么是
打印（s.unstack（）.index）
？
month       category_col     value      
September   A                41.929004
September   B                25.758765

import seaborn as sns 
ax = sns.barplot(x="month", y="value", hue="category_col", data=df)