Python matplotlib绘图，条形图和线形图之间的时间序列标签不规则

在通过pandas使用matplotlib创建条形图和线形图时，我遇到了一些不一致的行为。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas_datareader import data

test_df = data.get_data_yahoo('AAPL', start='2015-10-01')
test_df['Adj Close'].plot()

使用合理的x轴标签按预期打印：

但是，如果随后尝试从与条形图相同的数据帧中绘制某些内容：

test_df['Volume'].plot(kind='bar')

x轴刻度标签不再自动显示

---

这是熊猫/matplotlib的预期行为吗？如何轻松地将条形图上的x轴记号标签校正为与上面的直线图中的标签相似？

您可以告诉matplotlib显示每N个标签：

# show every Nth label
locs, labels = plt.xticks()
N = 10
plt.xticks(locs[::N], test_df.index[::N].strftime('%Y-%m-%d'))

---

屈服

---

另一个选项是直接使用matplotlib：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
import matplotlib.dates as mdates

df = data.get_data_yahoo('AAPL', start='2015-10-01')
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)

ax[0].plot(df.index, df['Adj Close'])
ax[0].set_ylabel('price per share')

ax[1].bar(df.index, df['Volume']/10**6)
ax[1].xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(bymonthday=-1))
xfmt = mdates.DateFormatter('%B %d, %Y')
ax[1].xaxis.set_major_formatter(xfmt)
ax[1].set_ylabel('Volume (millions)')

# autorotate the xlabels
fig.autofmt_xdate()
plt.show()

---

谢谢，此外，是否可能只在x轴上绘制月份、年份（如2015年10月），以及如何使y轴可读？您希望y轴标签看起来如何？实际上可能是一样的，只是没有1e8和y轴标签中的收益比例（即数量（百万））？我添加了第二个示例，直接使用matplotlib。有趣的是，

sharex=True

适用于第二个示例，但不适用于使用pandas DataFrame.plot调用。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
import matplotlib.dates as mdates

df = data.get_data_yahoo('AAPL', start='2015-10-01')
fig, ax = plt.subplots(nrows=2, sharex=True)

ax[0].plot(df.index, df['Adj Close'])
ax[0].set_ylabel('price per share')

ax[1].bar(df.index, df['Volume']/10**6)
ax[1].xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(bymonthday=-1))
xfmt = mdates.DateFormatter('%B %d, %Y')
ax[1].xaxis.set_major_formatter(xfmt)
ax[1].set_ylabel('Volume (millions)')

# autorotate the xlabels
fig.autofmt_xdate()
plt.show()