如何修复Matplotlib多折线图X轴显示两类值的问题

我用Matplotlib绘制DataFrame中type列不同类别随年份变化的折线图，折线能正常生成，但X轴同时显示日期和一个type类别，无法去除，希望X轴仅显示年份。

代码 #

ctdf = df.groupby(["year"])["type"].value_counts().unstack(fill_value=0).stack()
print(ctdf)
from matplotlib import pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots()

# key gives the group name (i.e. category), data gives the actual values
for key, data in ctdf.groupby('type'):
    data.plot(x='year', ax=ax, label=key, legend=True)
    plt.xticks(rotation = 45, ha = 'right')
    plt.xlabel('year')

ctdf数据 #

year        type           
2002-01-01  Robot              0
            Smart Speaker      0
            Virtual Agent      1
            Voice Assistant    0
2003-01-01  Robot              0
                              ..
2019-01-01  Voice Assistant    0
2020-01-01  Robot              6
            Smart Speaker      2
            Virtual Agent      3
            Voice Assistant    1
Length: 68, dtype: int64

当前异常图表 #

问题根源 #

你的ctdf是**多层索引（MultiIndex）**结构，year和type都属于索引层级，循环绘图时pandas会把整个索引信息带入X轴，导致显示混乱。

修复方案一：重置索引后绘图 #

1. 先将多层索引转换为普通列，同时给计数列命名：

   ctdf = df.groupby(["year"])["type"].value_counts().unstack(fill_value=0).stack().reset_index(name='count')
   

2. 绘图时提取年份设置X轴刻度：

   from matplotlib import pyplot as plt
   import pandas as pd
   
   fig, ax = plt.subplots()
   
   for key, data in ctdf.groupby('type'):
       # 按年份排序保证折线顺序正确
       data_sorted = data.sort_values('year')
       data_sorted.plot(x='year', y='count', ax=ax, label=key, legend=True)
   
   # 替换X轴标签为年份
   ax.set_xticks(ctdf['year'].unique())
   ax.set_xticklabels([pd.to_datetime(y).year for y in ctdf['year'].unique()])
   plt.xticks(rotation=45, ha='right')
   plt.xlabel('Year')
   plt.tight_layout()  # 避免标签被截断
   plt.show()
   

修复方案二：直接用unstack后的DataFrame绘图（更简洁） #

无需再stack，直接用宽表格式绘图：

ctdf = df.groupby(["year"])["type"].value_counts().unstack(fill_value=0)

fig, ax = plt.subplots()
ctdf.plot(ax=ax)

# 设置X轴仅显示年份
ax.set_xticks(ctdf.index)
ax.set_xticklabels([pd.to_datetime(y).year for y in ctdf.index])
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.xlabel('Year')
plt.tight_layout()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EllaV