python matplotlib-如何确保x轴值与源数据相同

我正试图在matplotlib上进行一些绘图。这是我的数据

df

：

     datadate       loss_CF
0  2020-03-31  14744.417859
1  2020-06-30  18443.540626
2  2020-09-30  21902.934212
3  2020-12-31  24743.491101
4  2021-03-31  22532.267947
5  2021-06-30  21835.597756
6  2021-09-30  21607.682299
7  2021-12-31  22898.842686
8  2022-03-31  21513.368257
9  2022-06-30  20412.728656
10 2022-09-30  19598.518147
11 2022-12-31  18220.543880

下面是我绘制它的代码：

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter

#date = df['datadate'].dt.strftime('%y-%b')
fig, ax = plt.subplots()
y_formatter = ticker.StrMethodFormatter('${x:,.0f}')
x_formatter = DateFormatter('%b-%y')
ax.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)
ax.xaxis.set_major_formatter(x_formatter)
plt.plot(df['datadate'], df['loss_CF'])
plt.show()

这是我得到的数字：

---

是否有办法将x轴值更改为

df

中的

datadate

？换句话说，我希望它们都是季度末月份，而不是1月、5月等。例如，与第一个数据点对应的第一个勾号应该是3月20日。我该怎么做？我认为

ax.setxticks

和

ax.setxticklabels

可能是答案，但在尝试了很长时间后，我仍然无法获得理想的绘图。由于您的数据不太长，您可以根据字符串进行绘图：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))

plt.plot(df['datadate'].dt.strftime('%b-%y'), df['loss_CF'])
plt.show()

输出：

此外，您还可以尝试熊猫的绘图功能：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
x_formatter = DateFormatter('%b-%y')
(df.assign(date=df.datadate.dt.to_period('Q'))
   .plot(x='date',y='loss_CF',ax=ax)
)

输出：