如何仅绘制DataFrame内存在的日期，而非全部连续日期？

这个问题我处理时间序列可视化时也碰到过——默认情况下，Pandas会把datetime类型的索引当作连续时间轴来处理，所以自动填充了8月6日到17日之间的所有空白日期。下面分享几个实用的解决办法：

方法1：将日期转换为字符串类型 #

把datetime格式的日期转成字符串，让Pandas把x轴当成离散的类别而非连续时间，这样就只会显示DataFrame中实际存在的日期：

import pandas as pd

# 假设你的DataFrame是df
df['date_str'] = df['date'].astype(str)
df.set_index('date_str')['values'].plot(kind='line')

方法2：用Matplotlib手动控制刻度 #

如果你想保留日期的datetime类型，同时只显示存在的刻度，可以直接用Matplotlib绘图并自定义x轴：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

x = df['date']
y = df['values']

plt.plot(x, y)
# 把x轴刻度设置为DataFrame中实际存在的所有日期
plt.xticks(ticks=x, labels=x, rotation=45)
plt.tight_layout()  # 避免日期标签被截断
plt.show()

方法3：将日期转为分类类型（Categorical） #

这种方法既能保留日期的datetime属性，又能让Pandas把它当作离散类别处理：

df['date'] = pd.Categorical(df['date'])
df.set_index('date')['values'].plot(kind='line')

补充说明 #

之所以会出现空白日期，是因为当索引为datetime类型时，Pandas的绘图函数默认会生成一个连续的时间范围，自动填充缺失的时间点。上面的三种方法都是通过改变索引的类型或手动控制刻度，让图表只展示你DataFrame中实际存在的日期时间点。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Pi-R