Python 使用Matplotlib打印多索引数据框时x轴标签出错

我有一个timeseries数据框，我从datetime列计算了一个季节列。然后，我按“季节”和“年份”索引数据帧，并希望绘制结果。代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

dates = pd.date_range('20070101',periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), columns =list ('A'))
df['date'] = dates

def get_season(row):
    if row['date'].month >= 3 and row['date'].month <= 5:
        return 'spring'
    elif row['date'].month >= 6 and row['date'].month <= 8:
        return 'summer'
    elif row['date'].month >= 9 and row['date'].month <= 11:
        return 'autumn'
    else:
       return 'winter'

df['Season'] = df.apply(get_season, axis=1)
df['Year'] = df['date'].dt.year
df.loc[df['date'].dt.month == 12, 'Year'] += 1
df = df.set_index(['Year', 'Season'], inplace=False)

df.head()

fig,ax = plt.subplots()
df.plot(x_compat=True,ax=ax)

ax.xaxis.set_tick_params(reset=True)
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(1))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y'))

plt.show()

我只想把年份作为x轴标签，而不是年份和季节

我肯定这很简单，我做错了，但我不知道是什么

编辑：

更改df.plot函数稍微更好地绘制日期，但仍然绘制月份，我更希望只绘制年份，但这比以前稍微好一些

新代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

dates = pd.date_range('20070101',periods=1000)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000), columns =list ('A'))
df['date'] = dates

def get_season(row):
    if row['date'].month >= 3 and row['date'].month <= 5:
        return 'spring'
    elif row['date'].month >= 6 and row['date'].month <= 8:
        return 'summer'
    elif row['date'].month >= 9 and row['date'].month <= 11:
        return 'autumn'
    else:
        return 'winter'

df['Season'] = df.apply(get_season, axis=1)
df['Year'] = df['date'].dt.year
df.loc[df['date'].dt.month == 12, 'Year'] += 1
df = df.set_index(['Year', 'Season'], inplace=False)

df.head()

fig,ax = plt.subplots()
df.plot(x='date', y = 'A', x_compat=True,ax=ax)

将熊猫作为pd导入
将numpy作为np导入
将matplotlib.pyplot作为plt导入
将matplotlib.dates导入为mdates
日期=pd.日期范围（'20070101'，期间=1000）
df=pd.DataFrame（np.random.randn（1000），columns=list（'A'））
df['date']=日期
def get_季节（世界其他地区）：
如果第['date'].month>=3行，第['date'].month=6行，第['date'].month=9行，第['date'].month>=9行，不幸的是，
pandas
和
matplotlib
时间定位器/格式化程序之间的婚姻永远不会幸福。最一致的方法是将日期时间数据放在
datetime
的
numpy
数组中，并将其直接绘制在
matplotlib
中
pandas
确实提供了一个很好的
。to_pydatetime（）
方法：

fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(dates.to_pydatetime(), df.A)
years = mdates.YearLocator()   # every year
months = mdates.MonthLocator()  # every month
yearsFmt = mdates.DateFormatter('%Y')
ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yearsFmt)
ax.xaxis.set_minor_locator(months)

我不清楚你到底想在这里做什么。您的代码运行时没有错误（但不会绘制任何XTICK）。如果我删除了三行
ax.xaxis…
代码，代码仍在运行，并且我得到的XTICK标记为
（2007，冬季）、（2007，夏季）
等。请始终包含完整的错误回溯，而不仅仅是最后一行。@cel cheers，编辑为包含完整的错误回溯error@tom抱歉，我只是想把年份作为标签显示，不是季节和年份-Q编辑以显示这一点我想你自己已经做到了-当我获取你的第二个代码块并添加前一个代码中的三行
ax.xaxis.set...
时，我得到了你想要的。
fig,ax = plt.subplots()
plt.plot(dates.to_pydatetime(), df.A)
years = mdates.YearLocator()   # every year
months = mdates.MonthLocator()  # every month
yearsFmt = mdates.DateFormatter('%Y')
ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yearsFmt)
ax.xaxis.set_minor_locator(months)