Matplotlib绘制带冬季时段背景多边形的时间序列图

实现方法 #

你可以用Matplotlib的ax.axvspan()方法给指定时间段添加底层彩色背景，通过筛选每年12月到次年2月的时段批量添加即可，完整可运行代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 原有基础代码
dates = pd.date_range("2000-01-01", "2004-01-01", freq="D")
df = pd.DataFrame({"y": np.random.random(len(dates))}, index=dates)

f, ax = plt.subplots(figsize=(12, 4))
# 折线zorder设为2，保证在背景图层上方
ax.plot(df.index, df["y"], zorder=2)

# 提取时间的年份、月份字段用于筛选冬季
df['year'] = df.index.year
df['month'] = df.index.month

# 补充第一个年份的1-2月冬季时段（2000年1-2月）
first_year = df['year'].min()
first_feb_end = pd.Timestamp(f"{first_year}-02-29") if first_year % 4 == 0 else pd.Timestamp(f"{first_year}-02-28")
ax.axvspan(pd.Timestamp(f"{first_year}-01-01"), first_feb_end, color='lightblue', alpha=0.3, zorder=1)

# 遍历每一年，生成当年12月到次年2月的冬季背景
for year in df['year'].unique():
    # 当年12月的起止时间
    dec_start = pd.Timestamp(f"{year}-12-01")
    dec_end = pd.Timestamp(f"{year}-12-31")
    # 次年2月的结束时间，兼容闰年
    next_year_feb_end = pd.Timestamp(f"{year+1}-02-29") if (year+1) % 4 == 0 else pd.Timestamp(f"{year+1}-02-28")
    
    # 仅添加在数据集时间范围内的时段
    if dec_start <= df.index.max():
        ax.axvspan(dec_start, dec_end, color='lightblue', alpha=0.3, zorder=1)
    if pd.Timestamp(f"{year+1}-01-01") <= df.index.max():
        ax.axvspan(pd.Timestamp(f"{year+1}-01-01"), next_year_feb_end, color='lightblue', alpha=0.3, zorder=1)

plt.show()

自定义调整说明 #

• 可修改color参数更换背景色，示例使用的是浅蓝色lightblue
• 可修改alpha参数调整背景透明度，数值越小越透明，避免遮挡坐标轴信息
• zorder参数控制图层优先级，数值越小图层越靠下，保证背景不会遮挡折线

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tommy Lees