Я хочу иметь возможность устанавливать основные и второстепенные xticks и их метки для графика временных рядов, построенного из объекта временного ряда Pandas.
На странице "Что нового" в Pandas 0.9 говорится:
"вы можете использовать to_pydatetime или зарегистрировать конвертер для типа Timestamp"
но я не могу понять, как это сделать, чтобы использовать команды matplotlib ax.xaxis.set_major_locatorи ax.xaxis.set_major_formatter(и второстепенные).
Если я использую их без преобразования времени панд, отметки и метки оси x окажутся неправильными.
Используя параметр xticks, я могу передать основные отметки в pandas.plot, а затем установить основные ярлыки отметок. Я не могу понять, как делать мелкие тики с помощью этого подхода. (Я могу установить метки на второстепенные отметки по умолчанию, установленные pandas.plot)
Вот мой тестовый код:
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']
и его вывод:
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
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
2011-06-04 -0.199393
2011-06-05 -0.043118
2011-06-06 0.477771
2011-06-07 -0.033207
Freq: D
Обновление: я смог приблизиться к макету, который хотел, используя цикл для создания основных меток xtick:
# 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'))
Однако это немного похоже на использование оси x ax.annotate: возможно, но не идеально.
источник
plotфункции pandas и установить все отметки после построения графика, используя методы matplotlib возвращаемогоaxобъекта (например,ax.set_xticks)?Ответы:
Оба
pandasиmatplotlib.datesиспользуютmatplotlib.unitsдля обнаружения клещей.Но хотя
matplotlib.datesесть удобные способы установить галочки вручную, pandas, похоже, до сих пор фокусируется на автоматическом форматировании (вы можете взглянуть на код для преобразования даты и форматирования в pandas).Так что на данный момент кажется более разумным использовать
matplotlib.dates(как упомянул @BrenBarn в своем комментарии).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()(у меня немецкий язык, поэтому вторник [вт] становится Dienstag [Di])
источник