python matplotlib - 如何确保 x 轴值与源数据相同

Question

我正在尝试在 matplotlib 上做一些绘图。这是我的数据df:

     datadate       loss_CF
0  2020-03-31  14744.417859
1  2020-06-30  18443.540626
2  2020-09-30  21902.934212
3  2020-12-31  24743.491101
4  2021-03-31  22532.267947
5  2021-06-30  21835.597756
6  2021-09-30  21607.682299
7  2021-12-31  22898.842686
8  2022-03-31  21513.368257
9  2022-06-30  20412.728656
10 2022-09-30  19598.518147
11 2022-12-31  18220.543880

这是我绘制它的代码:

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.dates import DateFormatter

#date = df['datadate'].dt.strftime('%y-%b')
fig, ax = plt.subplots()
y_formatter = ticker.StrMethodFormatter('${x:,.0f}')
x_formatter = DateFormatter('%b-%y')
ax.yaxis.set_major_formatter(y_formatter)
ax.xaxis.set_major_formatter(x_formatter)
plt.plot(df['datadate'], df['loss_CF'])
plt.show()

这是我得到的数字:

有没有办法将 x 轴值更改为 df 中的 datadate？换句话说，我希望它们都是季末月，而不是一月、五月等。例如，对应于第一个数据点的第一个刻度应该是 Mar-20。我怎样才能做到这一点？我认为 ax.set_xticks 和 ax.set_xticklabels 可能是答案，但在尝试了很长时间后，我仍然无法获得我想要的理想情节。

Answer 1

由于你的数据不是太长，你可以只对字符串进行绘图:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))

plt.plot(df['datadate'].dt.strftime('%b-%y'), df['loss_CF'])
plt.show()

输出:

另外，你可以试试 pandas 的 plot 函数:

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
x_formatter = DateFormatter('%b-%y')
(df.assign(date=df.datadate.dt.to_period('Q'))
   .plot(x='date',y='loss_CF',ax=ax)
)

输出: