Matplotlib折线图X轴起始位置调整及时间周期缩短求助

需求说明 #

需要将代表「Total Vaccinated」的红线起始位置从「FEB-2020」调整至「JAN-2021」，同时将整个图表的时间周期缩短到该日期区间，此前尝试过日期筛选和图表平移的方法但未生效。

当前代码 #

# plot daily vaccinated
fig, ax1= plt.subplots(1,figsize=(20,10))
# set up
plt.ticklabel_format(style='plain') #changing the tick figure from le 6 to millions
plt.setp(ax1, xticks= np.arange(0, 680, 30), xticklabels=vac_dates)
# plot chart
ax1.plot(vaccinated['received_at_least_one_dose'], label= 'Total Vaccinated', c='Red')
# axis and legend settings
ax1.set_ylabel('population (millions)', size= 14)
ax1.set_title('Monthly Vaccinated Numbers', size= 20)
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid()

ax1.legend(loc="upper left")
##########################################################
# plot daily covid cases
ax2 = ax1.twinx()

# np.arrange looks at the number of rows
plt.setp(ax2, xticks= np.arange(0, 1035, 31), xticklabels=dates)
ax2.xaxis.tick_top()
ax2.plot(infected_update)

plt.xlabel('date', fontsize=14)
plt.ylabel('population (thousands)', fontsize=14)
 
plt.grid(False)

ax2.legend(['imported','local'], loc="upper right")

输出图表 #

解决方案 #

问题核心在于原代码未对数据进行日期筛选，且双轴的xticks使用固定数值范围导致日期错位。以下是修正后的代码及关键说明：

修正后代码 #

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

# ---------------------- 数据预处理 ----------------------
# 确保两个数据集的日期列转换为datetime类型（需根据实际列名调整）
vaccinated['date'] = pd.to_datetime(vaccinated['date'])
infected_update['date'] = pd.to_datetime(infected_update['date'])

# 筛选2021年1月1日之后的数据
start_date = '2021-01-01'
vaccinated_filtered = vaccinated[vaccinated['date'] >= start_date]
infected_filtered = infected_update[infected_update['date'] >= start_date]

# ---------------------- 绘图部分 ----------------------
fig, ax1 = plt.subplots(1, figsize=(20,10))
plt.ticklabel_format(style='plain')

# 基于筛选后的数据集设置xticks，避免固定索引错位
xticks_step = 30  # 每30天显示一个刻度
xticks_indices = np.arange(0, len(vaccinated_filtered), xticks_step)
# 将日期格式化为「月-年」形式
xticks_dates = vaccinated_filtered['date'].iloc[xticks_indices].dt.strftime('%b-%Y')
plt.setp(ax1, xticks=xticks_indices, xticklabels=xticks_dates)

# 绘制筛选后的疫苗接种数据（红线从2021年1月开始）
ax1.plot(vaccinated_filtered['received_at_least_one_dose'], label='Total Vaccinated', c='Red')

ax1.set_ylabel('population (millions)', size=14)
ax1.set_title('Monthly Vaccinated Numbers (Jan 2021 onwards)', size=20)
plt.xticks(rotation=45)
plt.grid()
ax1.legend(loc="upper left")

# 处理双轴的疫情数据，确保日期与左轴对齐
ax2 = ax1.twinx()
plt.setp(ax2, xticks=xticks_indices, xticklabels=xticks_dates)
ax2.xaxis.tick_top()
ax2.plot(infected_filtered)

plt.xlabel('date', fontsize=14)
plt.ylabel('population (thousands)', fontsize=14)
plt.grid(False)
ax2.legend(['imported','local'], loc="upper right")

plt.tight_layout()
plt.show()

关键修正点 #

1. 数据筛选：先将日期列转为datetime类型，筛选出2021年1月之后的数据，确保红线起始时间正确。
2. 统一xticks：双轴使用相同的刻度索引和日期标签，避免原代码中两个轴刻度范围不一致导致的日期错位。
3. 动态刻度生成：基于筛选后的数据集长度生成刻度，适配新的时间区间。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者frank888