如何用Pandas和Seaborn绘制x轴为月份、每年为单独折线的图表

问题原因 #

之前的Seaborn代码仅生成单条折线，是因为没有指定分组字段，Seaborn默认会将相同x值对应的y值做聚合后展示。而Pandas绘图无法完整展示月份标签，是因为未指定xticks的展示规则，且月份未按自然顺序排序。

解决步骤 #

步骤1：修正月份排序 #

原数据中的月份为字符串格式，默认会按照字母顺序排列，不符合常规浏览习惯，先将其转换为有序分类类型，指定1月到12月的自然排序规则：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 定义1-12月的自然顺序
month_order = ['January', 'February', 'March', 'April', 'May', 'June', 
               'July', 'August', 'September', 'October', 'November', 'December']
# 将月份列转为有序分类
correct_omzet['maand'] = pd.Categorical(correct_omzet['maand'], categories=month_order, ordered=True)
# 按月份顺序重排数据
correct_omzet = correct_omzet.sort_values('maand')

步骤2：Seaborn方案（推荐） #

绘制时新增hue参数指定按年份Jaar分组，即可自动生成每年对应的独立折线：

plt.figure(figsize=(20,8))
sns.set_style("darkgrid")
sns.lineplot(data=correct_omzet, x="maand", y="Bedrag", hue="Jaar", ci=None, marker='o', linewidth=2)
# 调整x轴标签角度避免重叠
plt.xticks(rotation=45, ha='right')
plt.title('Omzetpatroon 2019 - 2021', fontsize=14)
plt.xlabel('月份', fontsize=12)
plt.ylabel('销售额', fontsize=12)
plt.legend(title='年份', bbox_to_anchor=(1.01, 1), loc='upper left')
plt.tight_layout()
plt.show()

步骤2备选：Pandas绘图方案 #

如果要使用Pandas原生绘图接口，可先将数据转换为透视表格式，再手动指定x轴标签展示规则：

# 生成透视表：行为月份，列为年份，值为销售额
omzet_pivot = correct_omzet.pivot(index='maand', columns='Jaar', values='Bedrag')
# 绘图
ax = omzet_pivot.plot.line(rot=45, title='Omzetpatroon 2019 - 2021', colormap='Spectral', figsize=(20,8), marker='o')
# 强制显示所有x轴月份标签
ax.set_xticks(range(len(omzet_pivot.index)))
ax.set_xticklabels(omzet_pivot.index, ha='right')
plt.minorticks_on()
plt.tight_layout()
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Lars Medendorp