如何为从pandas DataFrame创建的条形图设置x轴刻度位置？

如何为从pandas DataFrame创建的条形图设置x轴刻度位置？

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 pdimport numpy as npx = 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()

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

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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, ..., 1.0ax.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-valuesax.set_xticks(np.interp(new_ticks, s.index, np.arange(s.size)))# labelsax.set_xticklabels(new_ticks)

在大多数情况下，这种行为实际上很有意义。对于条形图，x标签通常是非数字的（例如，与类别对应的字符串），在这种情况下，将无法使用中的值

x

来设置刻度位置。在不引入其他参数指定其位置的情况下，最合乎逻辑的选择是改为使用其索引。