如何为从pandas DataFrame创建的条形图设置x轴刻度位置？

Z时代
2024-01-10
分类：问答

我有一个简单的情节，带有x标签为1、1.25、1.5、1.75、2等，最多15个：

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该图是从创建的，pandas.DataFrame未指定xtick间隔：

speed.plot(kind='bar',figsize=(15, 7))

现在，我希望x间隔以1而不是0.25为增量，因此标签将读取1,2,3,4,5等。

我敢肯定这很容易，但我无法终生解决。

我发现plt.xticks()这似乎是正确的选择，但也许是set_xticks？

到目前为止，我没有做我想做的事情就改变了x刻度的数量。任何帮助将不胜感激。

回答：

如果您的x标签具有数字值，则熊猫处理条形图的x标记的方式可能会令人困惑。让我们举个例子：

import pandas as pd
import numpy as np
x = np.linspace(0, 1, 21)
y = np.random.rand(21)
s = pd.Series(y, index=x)
ax = s.plot(kind='bar', figsize=(10, 3))
ax.figure.tight_layout()

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您可能希望刻度位置直接对应于中的值x，即0、0.05、0.1，…，1.0。但是，事实并非如此：

print(ax.get_xticks())
# [ 0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20]

代替大熊猫套蜱位置根据索引中的每个元素的x，但然后将刻度标记根据值中x：

print(' '.join(label.get_text() for label in ax.get_xticklabels()))
# 0.0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45 0.5 0.55 0.6 0.65 0.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95 1.0

因此，直接设置刻度位置（使用ax.set_xticks）或将xticks=参数传递给pd.Series.plot()都不会给您带来预期的效果：

new_ticks = np.linspace(0, 1, 11)       # 0.0, 0.1, 0.2, ..., 1.0
ax.set_xticks(new_ticks)

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相反，您需要分别更新x标记的位置和标签：

# positions of each tick, relative to the indices of the x-values
ax.set_xticks(np.interp(new_ticks, s.index, np.arange(s.size)))
# labels
ax.set_xticklabels(new_ticks)

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