将matplotlib x轴更改为仅包含年份

Question

我有以下panda数据帧：

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使用Matplotlib绘制折线图时，x轴(日期)都被挤压在一起。如下所示：

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你知道如何做到这一点吗？我对此相对比较陌生，我使用的代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(df_temp['Mes'], df_temp['data science'], label='data science')
plt.plot(df_temp['Mes'], df_temp['machine learning'], label='machine learning')
plt.plot(df_temp['Mes'], df_temp['deep learning'], label='deep learning')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Popularity')
plt.title('Popularity of AI terms by date')
plt.grid(True)
plt.legend()

非常感谢

Answer 1

ticks_data = [2004,2005,2006]
plt.xticks(ticks_data)

或者你也可以试试，

plt.xticklabels(ticks_data, fontsize=14)

这将用年份替换x轴，您可以添加一个您可以从熊猫DataFrame本身派生的列表来代替ticks_data。

Answer 2

使用groupby仅显示每年的平均受欢迎程度，

然后使用reset_index()将分组的对象转换为新的数据帧。

new_dataframe = pd.DataFrame({'popularity': df.groupby(df['Mes'].dt.year)['a'].mean()}).reset_index()
plt.plot(new_dataframe['Mes'], new_dataframe['popularity'], label='data science')
plt.xlabel("Year")
plt.ylabel("Popularity")

Answer 3

将Mes转换为datetime格式，它将处理年表(跨可视化包)，并分配适当的x-tick和间隔。它没有具体回答你的问题，但我认为你需要的是理顺你的情节。

df_temp.Mes=pd.to_datetime(df_temp.Mes)