python - Matplotlib 填充缺失的 Tic 标签

Question

我有一个 Pandas 数据框列表(示例)数据框:

df1 = pd.DataFrame({'Number':[-9,-8,0,1,2,3], 'A':[3,6,4,1,7,19], 'B':[2,4,4,0,7,1]})
df1.set_index('Number',inplace=True)

df2 = pd.DataFrame({'Number':[0,5,6,7,8,9], 'A':[8,7,3,5,2,15], 'B':[1,7,1,1,1,3]})
df2.set_index('Number',inplace=True)

df_list = [df1, df2] #In reality there are more than two in the list

我会尝试使用 Matplotlib 绘制它们:

nrow = 2
ncol = 2
fig, axs = plt.subplots(nrow,ncol)

for i in range(nrow*ncol):
    #Convert 1D to 2D
    row = i / ncol
    col = i % ncol
    if i >= len(df_list):
        axs[row,col].axis('off')
    else:
        df_list[i]['A'].plot(kind='bar',
              ax=axs[row,col],
              ylim=(0,20),
              xlim=(-10,10),
              figsize=(20,15),
              color=('green'),
              legend=False,
              )
        df_list[i]['B'].plot(kind='bar',
              ax=axs[row,col],
              ylim=(0,20),
              xlim=(-10,10),
              figsize=(20,15),
              color=('yellow'),
              legend=False,
              ) 

结果图如下所示: 一切看起来都很好，除了 xtic 标签，我希望它们根据它的值间隔开(即，“-9”不应该在图的中间，或者“0”不应该紧挨着“5” ， ETC)。事实上，由于我的 x 范围大致为 (-10,10)，我希望将整个范围显示在 x 轴上，并让彩色条按其“数字”相应定位。我想出的一个可能的解决方案是使用 Pandas 填充 (-10,10) 中的缺失值，但我认为有更好/更明显的方法来处理这个问题。我只是无法确定该解决方案。

更新:

感谢下面 Ajean(和 JD Long)的回复，我现在正在使用这个 Matplotlib 代码:

df_list = [df1, df2]

nrow = 2
ncol = 2
fig, axs = plt.subplots(nrow,ncol,figsize=(20,15))

for i in range(nrow*ncol):
    #Convert 1D to 2D
    row = i / ncol
    col = i % ncol
    if i >= len(df_list):
        axs[row,col].axis('off')
    else:
        axs[row,col].bar(np.array(df_list[i].index)-0.5, df_list[i]['A'], width=1, color='green')
        axs[row,col].bar(np.array(df_list[i].index)-0.5, df_list[i]['B'], width=1, color='yellow')
        axs[row,col].set_xlim([-10,10])
        axs[row,col].set_ylim([0,20])
        axs[row,col].xaxis.set_ticks(np.arange(-10, 11, 1))

产生这个(想要的)结果:

注意:每个条形的宽度设置为 1.0，并且它们已移动 -0.5 以便使每个条形在刻度线上方居中。

Answer 1

看起来 Pandas 还没有(尚未)为其条形图包装器功能提供显式放置条形图位置的能力。 0.14.0“新增功能”表示“条形图的坐标现在位于整数值(0.0、1.0、2.0 ...)”，据我所知，0.15.1 之前没有任何变化。

因此，我会为此跳过 Pandas 界面(您肯定会使用它)并直接使用 Matplotlib。

nrow = 1
ncol = 2
fig, axs = plt.subplots(nrow,ncol)

for i in range(nrow*ncol):
    if i >= len(df_list):
        axs[i].axis('off')
    else:
        # You could theoretically turn this into a loop over your columns
        # with appropriate widths and offsets
        axs[i].bar(df_list[i].index-0.4, df_list[i]['A'], width=0.4, color='green')
        axs[i].bar(df_list[i].index, df_list[i]['B'], width=0.4, color='yellow')

上面的代码随着您定义的 DataFrame 列表的变化产生了下面的图(为简单起见，我删除了额外的轴)。

注意:pandas 0.14.0下操作df_list[i].index-0.4会报错，这个bug在0.15.1已经修复.您可以通过先将索引转换为普通的 numpy 数组来解决这个问题，或者只升级 pandas。