在 matplotlib 中以年为 bin 的时间序列绘制条形图

Question

所以我有数据作为读数记录为一段时间内的月平均值。我已经画好了，但问题是图形有点乱，X 轴不可读，我已经尝试了两天没有成功绘制它，任何帮助将不胜感激。我能够使用完全相同的代码从 plotly 中获得我想要的图像，而不是使用“iplot”而不是“plot”进行绘图，您可以在第二张图像中看到结果。但问题是我无法将它导出为 SVG，此外我真的很喜欢 matplotlib，所以我想使用它。代码在最后，我还应该注意所有注释掉的行都是失败的尝试。

这是我得到的图表：

这是我想要的图像：

最后是代码：

fig, ax= plt.subplots(1,1)
# ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y'))
ax=hist.count().plot(kind='bar',  color='brown',  legend=True)
# ax.xaxis.set_major_locator(matplotlib.dates.YearLocator(10))
# ax.xaxis.set_major_formatter(matplotlib.dates.DateFormatter("\n%Y"))
# plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=0, ha="center")
# ax.xaxis.set_major_formatter(DateFormatter("%Y"))
# fig.autofmt_xdate()
# plt.xticks(hist['Date'], rotation=90)
plt.show()

这是数据的先前状态（按 WellCode 分组）： enter image description here

这是在每年对它们进行分组之后，基本上为出现分布制作直方图：

{Timestamp('1888-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 1,
 Timestamp('1889-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 1,
Timestamp('1890-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 1,
Timestamp('1891-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 1,
Timestamp('1892-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 1,
....................
Timestamp('2000-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 411670,
Timestamp('2001-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 423100,
Timestamp('2002-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 434910,
Timestamp('2003-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 447776,
Timestamp('2004-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 460983,
Timestamp('2005-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 475415,
Timestamp('2006-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 490284,
Timestamp('2007-12-31 00:00:00', freq='A-DEC'): 505549}

Answer 1

你有这个小数据，你想得到这个数据的直方图如下：

import matplotlib.pyplot as plt

lst = ['2010-01-01','2011-01-01','2011-01-01','2012-01-01','2012-01-01','2012-01-01',
       '2013-01-01','2013-01-01','2013-01-01','2013-01-01','2014-01-01','2014-01-01',
       '2014-01-01','2015-01-01','2015-01-01','2015-01-01','2016-01-01','2016-01-01',
       '2017-01-01','2018-01-01','2019-01-01']

df = pd.DataFrame(lst, columns=['Date'])

plt.hist(df["Date"]) # daily data

plt.show()

要解决这个问题，您应该将日期列从 str 转换为 datetime 并查看绘图的样子：

df = pd.DataFrame(lst, columns=['Date'])

df["Date"] =pd.to_datetime(df["Date"])  # add this line before plotting

plt.hist(df["Date"]) 
plt.show()

如果您想以 .svg 格式保存直方图，您应该以这种方式直接在图后添加此行：

plt.hist(df["Date"]) 
plt.savefig("test.svg")   # add your line directly after plot.hist()
plt.show()

最后说明：现在您可以顺利使用附加设置来设置您喜欢的x-axis，这是一个例子：

ax.xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(2)) # show every 2 years on the x-axis 
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%b'))

在 matplotlib 中以年为 bin 的时间序列绘制条形图

drawing bars for time series with years as bins in matplotlib

time-series

matplotlib

bar-chart

plotly

jupyter-notebook