无法向pandas的`plot`方法使用的`axes`添加行
无法向pandas的`plot`方法使用的`axes`添加行
提问于 2020-06-30 20:38:53
我发现pandas DataFrame.plot方法非常有用，我特别喜欢它在x变量是日期时格式化x刻度的方式。但是，有时我想在使用DataFrame.plot生成的绘图上添加更复杂的标记。例如，使用ax = my_timeseries_df.plot("date", "value)绘制时间序列，然后对ax对象调用fill_between方法以添加置信区间。但是，当我在pandas中使用一个ax对象之后调用它的绘图方法时，我不能得到任何标记来显示。
下面是一个示例：
下面是原始代码：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
test = pd.DataFrame({
"a": pd.date_range(start="2020-04-21", periods=5, freq="D"),
"b": [1, 2, 3, 4, 5],
"c": [2, 4, 6, 8, 10],
})
fig, ax = plt.subplots()
test.plot("a", "b", ax=ax)
ax.plot(test.a, test.c, color="red", linewidth=20)奇怪的是，y限制在调用ax.plot(...)以容纳新点后发生了变化，但是新行并没有出现。
我尝试将%matplotlib inline添加到单元格中，但没有任何帮助。我总是可以绕过DataFrame.plot，使用matplotlib来做任何事情，但是直接在matplotlib中处理基于时间的x-tick已经够烦人的了，所以我很乐意让pandas为我做这件事。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-06-30 21:05:34
使用x_compat=True，请参阅文档here
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
test = pd.DataFrame({
"a": pd.date_range(start="2020-04-21", periods=5, freq="D"),
"b": [1, 2, 3, 4, 5],
"c": [2, 4, 6, 8, 10],
})
fig, ax = plt.subplots()
test.plot("a", "b", ax=ax, x_compat=True)
ax.plot(test.a, test.c, color="red", linewidth=20)输出：
Stack Overflow用户
发布于 2020-06-30 21:35:33
此外，作为参考，matplotlib有两个类，它们可以更容易地接近pandas内置的刻度格式：AutoDateLocator和ConciseDateFormatter。尽管它们仍然不能让你完全平等。你可以拿到docs here。
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
test = pd.DataFrame({
"a": pd.date_range(start="2020-04-21", periods=5, freq="D"),
"b": [1, 2, 3, 4, 5],
"c": [2, 4, 6, 8, 10],
})
fig, ax = plt.subplots()
locator = mdates.AutoDateLocator(minticks=3, maxticks=10)
formatter = mdates.ConciseDateFormatter(locator)
ax.xaxis.set_major_locator(locator)
ax.xaxis.set_major_formatter(formatter)
ax.plot(test.a, test.b)
ax.plot(test.a, test.c, color="red", linewidth=2)
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/62665805
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