Python-pandas数据框线图在xaxis上显示日期

Question

比较以下代码：

test = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
test['date'] = pd.to_datetime(test['date'])
test = test.set_index('date')
ax = test.plot()

我最后添加DateFormatter：

test = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
test['date'] = pd.to_datetime(test['date'])
test = test.set_index('date')
ax = test.plot()
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%d\n\n%a')) ## Added this line

与第二张图的问题是，它开始于5-24代替5-25。另外，5-252017年的星期四不是星期一。是什么原因引起的？这个时区相关吗？（我也不明白为什么日期数字会彼此叠加）

Answer 1

通常，pandas和matplotlib的datetime实用程序不兼容。因此，matplotlib.dates在大多数情况下，尝试在使用熊猫创建的日期轴上使用对象会失败。

原因之一是例如从文档中看到的

datetime对象将转换为浮点数，该浮点数表示自0001-01-01 UTC以来的天数（加1）。例如，0001-01-01、06：00是1.25，而不是0.25。

但是，这不是唯一的区别，因此建议在日期时间对象中不要混合使用熊猫和matplotlib。

但是，可以选择告诉熊猫不要使用其自己的日期时间格式。在这种情况下，可以使用matplotlib.dates股票行情。这可以通过操纵。

df.plot(x_compat=True)

由于熊猫不提供复杂的日期格式化功能，因此可以使用matplotlib进行绘图和格式化。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as dates

df = pd.DataFrame({'date':['20170527','20170526','20170525'],'ratio1':[1,0.98,0.97]})
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])

usePandas=True
#Either use pandas
if usePandas:
    df = df.set_index('date')
    df.plot(x_compat=True)
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator())
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d\n\n%a'))
    plt.gca().invert_xaxis()
    plt.gcf().autofmt_xdate(rotation=0, ha="center")
# or use matplotlib
else:
    plt.plot(df["date"], df["ratio1"])
    plt.gca().xaxis.set_major_locator(dates.DayLocator())
    plt.gca().xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('%d\n\n%a'))
    plt.gca().invert_xaxis()

plt.show()