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Pandas時系列オブジェクトからプロットされた時系列グラフのメジャーおよびマイナーxticksとそれらのラベルを設定できるようにしたいと思います。

Pandas0.9の「最新情報」ページには次のように書かれています。

「to_pydatetimeを使用するか、タイムスタンプタイプのコンバーターを登録することができます」

ax.xaxis.set_major_locatorしかし、matplotlibおよびax.xaxis.set_major_formatter（およびマイナーな）コマンドを使用できるようにする方法を理解することはできません。

パンダの時間を変換せずに使用すると、x軸の目盛りとラベルが間違ってしまいます。

'xticks'パラメーターを使用することで、主要な目盛りをpandas.plotに渡し、主な目盛りのラベルを設定できます。このアプローチを使用してマイナーティックを実行する方法を理解することはできません。（pandas.plotによって設定されたデフォルトのマイナーティックにラベルを設定できます）

これが私のテストコードです：

import pandas
print 'pandas.__version__ is ', pandas.__version__
print 'matplotlib.__version__ is ', matplotlib.__version__    

dStart = datetime.datetime(2011,5,1) # 1 May
dEnd = datetime.datetime(2011,7,1) # 1 July    

dateIndex = pandas.date_range(start=dStart, end=dEnd, freq='D')
print "1 May to 1 July 2011", dateIndex      

testSeries = pandas.Series(data=np.random.randn(len(dateIndex)),
                           index=dateIndex)    

ax = plt.figure(figsize=(7,4), dpi=300).add_subplot(111)
testSeries.plot(ax=ax, style='v-', label='first line')    

# using MatPlotLib date time locators and formatters doesn't work with new
# pandas datetime index
ax.xaxis.set_minor_locator(matplotlib.dates.WeekdayLocator(byweekday=(1),
                                                           interval=1))
ax.xaxis.set_minor_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('%d\n%a'))
ax.xaxis.grid(True, which="minor")
ax.xaxis.grid(False, which="major")
ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter('\n\n\n%b%Y'))
plt.show()    

# set the major xticks and labels through pandas
ax2 = plt.figure(figsize=(7,4), dpi=300).add_subplot(111)
xticks = pandas.date_range(start=dStart, end=dEnd, freq='W-Tue')
print "xticks: ", xticks
testSeries.plot(ax=ax2, style='-v', label='second line',
                xticks=xticks.to_pydatetime())
ax2.set_xticklabels([x.strftime('%a\n%d\n%h\n%Y') for x in xticks]);
# set the text of the first few minor ticks created by pandas.plot
#    ax2.set_xticklabels(['a','b','c','d','e'], minor=True)
# remove the minor xtick labels set by pandas.plot 
ax2.set_xticklabels([], minor=True)
# turn the minor ticks created by pandas.plot off 
# plt.minorticks_off()
plt.show()
print testSeries['6/4/2011':'6/7/2011']

およびその出力：

pandas.__version__ is  0.9.1.dev-3de54ae
matplotlib.__version__ is  1.1.1
1 May to 1 July 2011 <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2011-05-01 00:00:00, ..., 2011-07-01 00:00:00]
Length: 62, Freq: D, Timezone: None

xaxisに奇妙な日付のグラフ

xticks:  <class 'pandas.tseries.index.DatetimeIndex'>
[2011-05-03 00:00:00, ..., 2011-06-28 00:00:00]
Length: 9, Freq: W-TUE, Timezone: None

正しい日付のグラフ

2011-06-04   -0.199393
2011-06-05   -0.043118
2011-06-06    0.477771
2011-06-07   -0.033207
Freq: D

更新：ループを使用して主要なxtickラベルを作成することにより、必要なレイアウトに近づけることができました。

# only show month for first label in month
month = dStart.month - 1
xticklabels = []
for x in xticks:
    if  month != x.month :
        xticklabels.append(x.strftime('%d\n%a\n%h'))
        month = x.month
    else:
        xticklabels.append(x.strftime('%d\n%a'))

ただし、これは：を使用してx軸を実行するのと少し似ていax.annotateますが、理想的ではありません。

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両方とも目盛りを見つけるためにpandas使用matplotlib.datesします。matplotlib.units

しかし、目盛りを手動で設定する便利な方法がありますが、パンダはこれまでのところ自動フォーマットに重点を置いているようです (パンダの日付変換とフォーマットのコードmatplotlib.datesを見ることができます)。

したがって、現時点では、使用する方が合理的ですmatplotlib.dates（@BrenBarnのコメントで言及されているように）。

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

idx = pd.date_range('2011-05-01', '2011-07-01')
s = pd.Series(np.random.randn(len(idx)), index=idx)

fig, ax = plt.subplots()
ax.plot_date(idx.to_pydatetime(), s, 'v-')
ax.xaxis.set_minor_locator(dates.WeekdayLocator(byweekday=(1),
                                                interval=1))
ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%d\n%a'))
ax.xaxis.grid(True, which="minor")
ax.yaxis.grid()
ax.xaxis.set_major_locator(dates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('\n\n\n%b\n%Y'))
plt.tight_layout()
plt.show()

pandas_like_date_fomatting

(私のロケールはドイツ語なので、火曜日 [Tue] は Dienstag [Di] になります)

于 2012-12-02T21:53:14.187 に答える