pandas如何对年月数据排序以实现时间序列可视化？

你代码的核心问题是排序字段顺序和分组字段顺序不匹配，具体错误点如下：

• 你对数据集排序时用的字段顺序是['Year','Month']，先按年份升序、同一年再按月份升序排列，但后续groupby分组时用的字段顺序是['Month','Year']，会优先按月份维度聚合，导致所有年份的1月数据排最前、之后是所有年份的2月，完全打乱了时间递增的顺序，这就是绘图结果x轴顺序混乱的核心原因。
• 附加问题：分组后得到的是月份+年份的多层索引，直接绘图的x轴标签会显示为元组格式，可读性较差。

修正代码 #

#plot data
fig, ax = plt.subplots(figsize=(25,17))

plt.ylabel('No of tweets', fontsize=12)
plt.title('Number of tweets', fontsize = 20)
# 调整groupby顺序和排序逻辑一致，加sort=False避免groupby默认重排打乱顺序
data.sort_values(by = ['Year','Month'], ascending=[True,True])\
    .groupby(['Year','Month'], sort=False).count()['text']\
    .plot(ax=ax)

# 可选优化：提前生成年月字符串让x轴标签更可读，替换上面的统计逻辑即可
# data['year_month'] = data.apply(lambda x: f"{x['Year']}-{x['Month']:02d}", axis=1)
# data.sort_values(by=['Year','Month']).groupby('year_month', sort=False).count()['text'].plot(ax=ax)

plt.xlabel('Month-Year', fontsize=12)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者harry