如何使用DataFrame.plot()快速绘图并设置正确日期格式？

问题根源 #

你当前的Date列只是字符串类型，且未设为DataFrame的索引，df.plot()默认用行号（整数索引）作为X轴，matplotlib会把这些整数解析成1970-01-01以来的天数，所以出现错误的起始日期。

核心解决思路 #

把Date列转为datetime类型并设为索引，让df.plot()直接用日期索引绘图，同时配置日期格式化器，既保留批量绘图的速度，又修复日期显示问题。

修改后的完整代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates  # 补上缺失的日期格式化模块

# 读取数据时直接处理日期列
df_file = r"C:\Codes\df_file.csv"
# parse_dates将Date列转为datetime类型，index_col设为DataFrame索引
df = pd.read_csv(df_file, parse_dates=["Date"], index_col=["Date"])

fig = plt.figure(figsize=(12.0, 8.0))
# 指定ax参数，确保绘图在当前创建的画布轴上
df.plot(marker='.', linestyle='none', ax=plt.gca())

plt.title("data_frame_show date", fontsize=16)
# 配置日期显示格式
date_format = mdates.DateFormatter('%y%m')
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(date_format)
# 自动旋转X轴标签，避免重叠（可选）
plt.gcf().autofmt_xdate()

plt.legend(loc=(1.04, 0))
plt.show()

关键细节说明 #

1. 读取数据时用parse_dates和index_col一步到位，比后续手动转换更高效，同时让df.plot()直接识别日期索引作为X轴。
2. 指定ax=plt.gca()可以避免pandas自动创建新的子图，确保绘图在你预先定义的画布上。
3. autofmt_xdate()是可选优化，解决日期标签过多时的重叠问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者XYZ