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我正在尝试绘制一个时间序列，看起来像这样

ts
2020-01-01 00:00:00    1300.0
2020-01-01 01:00:00    1300.0
2020-01-01 02:00:00    1300.0
2020-01-01 03:00:00    1300.0
2020-01-01 04:00:00    1300.0
                        ...  
2020-12-31 19:00:00    1300.0
2020-12-31 20:00:00    1300.0
2020-12-31 21:00:00    1300.0
2020-12-31 22:00:00    1300.0
2020-12-31 23:00:00    1300.0
Freq: H, Name: 1, Length: 8784, dtype: float64

我通过以下方式绘制它：ts.plot(label=label, linestyle='--', color='k', alpha=0.75, zorder=2)

如果时间序列ts从2020-01-01to开始2020-12-31，我打电话时会得到以下信息plt.xticks()[0]：

array([438288, 439032, 439728, 440472, 441192, 441936, 442656, 443400,
       444144, 444864, 445608, 446328, 447071], dtype=int64)

这很好，因为该数组的第一个元素实际上显示了第一个 xtick 的正确位置。但是，当我将时间序列对象从2019-01-01to扩展为2020-12-312 年后，当我调用 时plt.xticks()[0]，我得到以下信息：

array([429528, 431688, 433872, 436080, 438288, 440472, 442656, 444864,
       447071], dtype=int64)

我不明白为什么现在我作为 xticks 得到的值越来越少。因此，12 个月以来，我为 xticks 获得了 13 个位置。但在 24 个月里，我预计会获得 25 个地点。相反，我只得到了 9 个。我怎样才能得到所有这 25 个位置？

这是整个脚本：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,4))
ts.plot(label=label, linestyle='--', color='k', alpha=0.75, zorder=2)
locs, labels = plt.xticks()
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Matplotlib 会自动选择适当数量的刻度和刻度标签，以便 x 轴不会变得不可读。您可以使用模块中的刻度定位器和格式化程序来覆盖默认行为matplotlib.dates。

但请注意，您正在使用pandas plot 方法绘制时间序列，该方法是plt.plot. Pandas 使用自定义刻度格式化程序来生成格式良好的刻度标签的时间序列图。通过这样做，它使用 x 轴单位来表示与matplotlib 日期单位不同的日期，这解释了为什么当您尝试使用MonthLocator.

要使 pandas 绘图与matplotlib.dates刻度定位器兼容，您需要添加未记录 x_compat=True的参数。不幸的是，这也删除了 pandas 自定义刻度标签格式化程序。因此，这里有一个示例，说明如何将 matplotlib 日期刻度定位器与熊猫图一起使用并获得类似的刻度格式（不包括次要刻度）：

import pandas as pd                # v 1.1.3
import matplotlib.pyplot as plt    # v 3.3.2
import matplotlib.dates as mdates

# Create sample time series stored in a dataframe
ts = pd.DataFrame(data=dict(constant=1),
                  index=pd.date_range('2019-01-01', '2020-12-31', freq='H'))

# Create pandas plot
ax = ts.plot(figsize=(10,4), x_compat=True)
ax.set_xlim(min(ts.index), max(ts.index))

# Select and format x ticks
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ticks = pd.to_datetime(ax.get_xticks(), unit='d') # timestamps of x ticks
labels = [timestamp.strftime('%b\n%Y') if timestamp.year != ticks[idx-1].year
          else timestamp.strftime('%b') for idx, timestamp in enumerate(ticks)]
plt.xticks(ticks, labels, rotation=0, ha='center');

pandas_time_series

于 2021-02-23T14:11:47.733 回答