如何用Matplotlib按正确顺序绘制月度事件计数折线图？

问题场景 #

你有如下Pandas DataFrame，其中Month列记录的是无序的月度事件计数：

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

df = pd.DataFrame({'Month': [5, 6, 8, 9, 1, 2, 3, 4, 7, 10, 11, 12], 'Count': [3, 1, 6, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]})

直接使用原有绘图代码时，折线会按照Month列的原始顺序连接，无法呈现1-12月的自然时序：

fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.grid(color='gray', linestyle='-', linewidth=0.1)
plt.setp(ax, xticks=np.arange(1, 13, step=1))
ax.plot(df.Month, df.Count, marker='o')

解决方案 #

方法1：先对DataFrame按月份排序

通过sort_values()方法将DataFrame按Month列升序排列，再基于排序后的数据集绘图：

# 按Month列升序排序
df_sorted = df.sort_values('Month')

# 绘制时序折线图
fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.grid(color='gray', linestyle='-', linewidth=0.1)
plt.setp(ax, xticks=np.arange(1, 13, step=1))
ax.plot(df_sorted.Month, df_sorted.Count, marker='o')
plt.show()

方法2：重新索引确保完整月份序列（适用于可能缺失月份的场景）

如果数据集可能存在缺失月份的情况，可以将Month设为索引后，重新索引到1-12月，缺失月份自动填充0值，再绘图：

# 将Month列设置为索引
df.set_index('Month', inplace=True)
# 重新索引到1-12月，缺失月份填充0
df_reindexed = df.reindex(range(1,13), fill_value=0)

# 绘制折线图
fig, ax = plt.subplots(1,1)
ax.grid(color='gray', linestyle='-', linewidth=0.1)
plt.setp(ax, xticks=np.arange(1, 13, step=1))
ax.plot(df_reindexed.index, df_reindexed.Count, marker='o')
plt.show()

两种方法均能让折线按照1-12月的自然顺序连接，满足时序可视化需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者nahusznaj