pandas多重索引数据帧如何绘制所有x刻度线？

用所有 x 刻度线绘制 pandas 多重索引数据帧

数据分析中，数据可视化是传达见解的关键。绘制 pandas 多重索引数据帧时，清晰展示 x 轴上的刻度线至关重要。本文将指导你如何使用 pandas 的多重索引数据帧绘制所有 x 刻度线。

准备数据

首先，按年和月分组并聚合求和数据帧中的数据，这将创建具有年和月作为多重索引的新数据帧。

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({
    'date': ['2013-12-18 12:30:00', '2013-12-19 10:50:00', '2013-12-24 11:00:00', '2014-01-02 11:30:00', '2014-01-03 11:50:00',
              '2013-12-17 16:40:00', '2013-12-18 10:00:00', '2013-12-11 10:00:00', '2013-12-18 11:45:00', '2013-12-11 14:40:00',
              '2010-05-25 13:05:00', '2013-11-18 14:10:00', '2013-11-27 11:50:00', '2013-11-13 10:40:00', '2013-11-20 10:40:00',
              '2008-11-04 14:49:00', '2013-11-18 10:05:00', '2013-08-27 11:00:00', '2013-09-18 16:00:00', '2013-09-27 11:40:00'],
    'content': [1, 1, 0, 1, 0, 10, 0, 0, 0, 4, 0, 0, 3, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0]
})

dataFrame = dataFrame.groupby([lambda x: x.year, lambda x: x.month]).agg(['sum'])

设置 x 刻度线

要设置 x 刻度线，请使用 set_xticks() 方法，该方法接受第一层索引的唯一值列表作为参数。

import matplotlib.pyplot as plt

# 设置 x 刻度线
plt.xticks(dataFrame.index.get_level_values(0).unique())

绘制数据帧

最后，使用 plot() 方法绘制数据帧。这将生成一个带有所有 x 刻度线的线形图。

dataFrame.plot()
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('内容总和')
plt.show()

结论

遵循这些步骤，你可以用所有 x 刻度线绘制 pandas 多重索引数据帧。这将使你能够更清晰地可视化数据并识别模式。

常见问题解答

• 问：我为什么需要设置 x 刻度线？

• 答：设置 x 刻度线可以提高数据的可读性和可理解性，使其更容易识别趋势和模式。

• 问：我可以设置自定义 x 刻度线吗？

• 答：是的，你可以使用 set_xticks() 方法的 ticks 参数指定自定义 x 刻度线。

• 问：如何更改 x 轴标签？

• 答：使用 set_xlabel() 方法更改 x 轴标签。

• 问：如何旋转 x 轴刻度线？

• 答：使用 set_xticklabels() 方法的 rotation 参数旋转 x 轴刻度线。

• 问：如何删除 x 轴上的刻度线？

• 答：将 set_xticks() 方法的 ticks 参数设置为一个空列表或 [] 以删除 x 轴上的刻度线。