这看起来很简单,但我怎么也想不通。
我是 Python 和 Seaborn 的新手,我在 PythonAnywhere 在线完成所有这些工作。
我想做的就是在seaborn中创建一个简单的条形图,日期在x轴上正确排序(即从左到右升序)。
当我尝试这个时:
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import datetime
import pandas as pd
import seaborn as sns
emp = pd.DataFrame([[32, "5/31/2018"], [3, "2/28/2018"], [40, "11/30/2017"], [50, "8/31/2017"], [51, "5/31/2017"]],
columns=["jobs", "12monthsEnding"])
fig = plt.figure(figsize = (10,7))
sns.barplot(x = "12monthsEnding", y = "uniqueClientExits", data = emp,
estimator = sum, ci = None)
fig.autofmt_xdate()
plt.show()
我明白了:
然后当我尝试将对象转换为日期时间时:
(注意:我在下面使用 pd.to_datetime() 是为了尝试重新创建在 pd.read_csv() 中使用 parse_dates 时发生的情况,这就是我实际创建数据帧的方式。)
emp = pd.DataFrame([[32, pd.to_datetime("5/31/2018")], [3, pd.to_datetime("2/28/2018")], [40, pd.to_datetime("11/30/2017")], [50, pd.to_datetime("8/31/2017")], [51, pd.to_datetime("5/31/2017")]],
columns=["jobs", "12monthsEnding"])
fig = plt.figure(figsize = (10,7))
sns.barplot(x = "12monthsEnding", y = "uniqueClientExits", data = emp,
estimator = sum, ci = None)
fig.autofmt_xdate()
plt.show()
我明白了:
我得到相同的条形图,日期顺序正确,但采用完整的长日期时间格式,带有时间等。但我想要的只是日/月/年。
我已经在 stackoverflow 上搜索了两天了,但没有任何效果。我开始怀疑部分原因是否是因为我正在使用 PythonAnywhere。但我也找不到任何理由。
这让我抓狂。期待任何帮助。谢谢。
使用第二种方法,只需将日期时间值排序并重新格式化为
YYYY-MM-DD
并将值传递到 set_xticklabels
。下面用随机种子数据进行演示:
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
# RANDOM DATA
np.random.seed(62918)
emp = pd.DataFrame({'uniqueClientExits': [np.random.randint(15) for _ in range(50)],
'12monthsEnding': pd.to_datetime(
np.random.choice(
pd.date_range('2018-01-01', periods=50),
50)
)
}, columns = ['uniqueClientExits','12monthsEnding'])
# PLOTTING
fig, ax = plt.subplots(figsize = (12,6))
fig = sns.barplot(x = "12monthsEnding", y = "uniqueClientExits", data = emp,
estimator = sum, ci = None, ax=ax)
x_dates = emp['12monthsEnding'].dt.strftime('%Y-%m-%d').sort_values().unique()
ax.set_xticklabels(labels=x_dates, rotation=45, ha='right')
要检查图形输出,请运行
groupby().sum()
:
print(emp.groupby('12monthsEnding').sum().head())
# uniqueClientExits
# 12monthsEnding
# 2018-01-01 12
# 2018-01-02 4
# 2018-01-04 11
# 2018-01-06 13
# 2018-01-08 10
# 2018-01-11 11
# 2018-01-14 9
# 2018-01-15 0
# 2018-01-16 4
# 2018-01-17 5
# ...
正如洛菲姆在评论中提到的,你可以去:
fig.autofmt_xdate()
这会自动旋转日期,并将数字减少到刻度。