x 轴转换为浮点数

我正在尝试绘制按年份分组的数据，并且对于每年，我想计算用户数量。下面，我刚刚将日期列从浮点转换为整数。

This is my plot

如果您看到 x 轴，我的年份代码似乎已变成浮点数，并且每个代码相距 0.5 个刻度。

我如何使其成为纯整数？

Changing the groupby has the same result:

将年份列转换为字符串格式后，刻度仍然相距 2 个空格

df['year'] = df['year'].astype(str)

:

使用整数数据将导致 matplotlib 轴仅显示整数的期望是不合理的。最后，每个轴都是一个数字浮点轴。

刻度和标签由定位器和格式化程序确定。而且 matplotlib 不知道您只想绘制整数。

一些可能的解决方案：

告诉默认定位器使用整数

默认定位器是AutoLocator，它接受一个属性integer。所以你可以将此属性设置为True:

ax.locator_params(integer=True)

Example:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({"year" : [2010,2011,2012,2013,2014],
                     "count" :[1000,2200,3890,5600,8000] })

ax = data.plot(x="year",y="count")
ax.locator_params(integer=True)

plt.show()

使用固定定位器

您可以使用以下方法仅勾选数据框中存在的年份ax.set_ticks().

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({"year" : [2010,2011,2012,2013,2014],
                     "count" :[1000,2200,3890,5600,8000] })

data.plot(x="year",y="count")
plt.gca().set_xticks(data["year"].unique())
plt.show()

将年份转换为日期

您可以将年份列转换为日期。对于日期，会自动进行更好的刻度标记。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame({"year" : [2010,2011,2012,2013,2014],
                     "count" :[1000,2200,3890,5600,8000] })

data["year"] = pd.to_datetime(data["year"].astype(str), format="%Y")
ax = data.plot(x="year",y="count")

plt.show()

在所有情况下你都会得到这样的结果：