使用Matplotlib可视化时X轴日期数据显示异常，求代码排查方向

使用CSV文件绘制图表时，希望将表格中「시점」列的日期数据作为X轴，但X轴显示异常（日期重叠、排版混乱）。以下是使用的Python代码：

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

def get_font_family():
    import platform
    system_name = platform.system()

    if system_name == "Darwin":
        font_family = "AppleGothic"
    elif system_name == "Windows":
        font_family = "Malgun Gothic"   
    
    return font_family

plt.rc("font", family=get_font_family())

df_price_index = pd.read_csv("/Users/sun/Downloads/품목별_소비자물가지수_품목성질별_2020100__20240626234308.csv", encoding='cp949')

df_price = df_price_index[df_price_index["품목별"] == "총지수"].copy() # 총지수 품목만 추출하여 복사본 생성

df_price["전년동월대비"] = df_price["데이터"].pct_change(periods=12) * 100 # 전년 동월 대비 증감률 계산

# print(df_price.dropna()) # 결측값 제거 후 데이터 출력 

df_price_notnan = df_price.dropna()

print(df_price_notnan)

plt.figure(figsize=(10,4))

plt.plot(df_price_notnan['시점'], df_price_notnan['전년동월대비'], marker=".")

「시점」列读取后是字符串类型，matplotlib会将其视为普通文本标签，不会识别为日期，因此无法自动优化X轴的排版（比如自动调整显示间隔、旋转标签），导致显示混乱。

将「시점」列转换为日期时间类型，让matplotlib识别为日期数据，从而自动优化X轴显示：

1. 在清理数据后，添加日期转换代码（根据实际日期格式调整format参数）：

# 假设「시점」列格式为YYYY.MM，转换为日期类型
df_price_notnan['시점'] = pd.to_datetime(df_price_notnan['시점'], format='%Y.%m')

2. 绘制图表后，添加X轴标签旋转，进一步优化可读性：

plt.xticks(rotation=45) # 旋转X轴标签45度，避免重叠
plt.tight_layout() # 自动调整布局，防止标签被截断
plt.show() # 显示图表

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

def get_font_family():
    import platform
    system_name = platform.system()

    if system_name == "Darwin":
        font_family = "AppleGothic"
    elif system_name == "Windows":
        font_family = "Malgun Gothic"   
    
    return font_family

plt.rc("font", family=get_font_family())

df_price_index = pd.read_csv("/Users/sun/Downloads/품목별_소비자물가지수_품목성질별_2020100__20240626234308.csv", encoding='cp949')

df_price = df_price_index[df_price_index["품목별"] == "총지수"].copy() # 총지수 품목만 추출하여 복사본 생성

df_price["전년동월대비"] = df_price["데이터"].pct_change(periods=12) * 100 # 전년 동월 대비 증감률 계산

df_price_notnan = df_price.dropna()

# 关键修改：转换日期格式
df_price_notnan['시점'] = pd.to_datetime(df_price_notnan['시점'], format='%Y.%m')

plt.figure(figsize=(10,4))
plt.plot(df_price_notnan['시점'], df_price_notnan['전년동월대비'], marker=".")

# 优化X轴显示
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

注意：如果「시점」列日期格式不是YYYY.MM，需调整format参数，比如YYYYMM对应%Y%m，YYYY-MM对应%Y-%m。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者littleBoyyy