如何在Matplotlib的datetime轴上移除无数据的时间段？

已删除时间段仍在图表中显示的核心原因是resample('d')操作会自动补全时间索引覆盖范围内的所有连续日期，即使对应日期没有原始数据，也会生成值为NaN的行，这些空值行对应到x轴就会显示为空白的时间段。

在resample操作完成后，直接删除对应列的空值行即可，修改后的代码如下：

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

dfStd = df.resample('d').std()
# 删除Feed_tph列为空的行，移除无数据的时间段
dfStd = dfStd.dropna(subset=['Feed_tph'])

fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,3))
bp = sns.barplot(x = dfStd.index.strftime('%d-%b'), y='Feed_tph', data=dfStd , color='darkorange', ax=ax)
ax.set_ylabel('Dry Feed [tph]')
ax.set_xlabel('')
plt.xticks(rotation = 90)
plt.show()

如果需要同时校验多个统计列的非空性，将对应列名加入dropna的subset参数列表即可。

可选替代方案 #

你也可以直接按日期分组计算标准差，从根源避免生成多余的空日期行：

# 按日期分组计算标准差，不会自动补全缺失的无数据日期
dfStd = df.groupby(df.index.date).std()
# 将索引转回datetime格式，方便后续转字符串格式化
dfStd.index = pd.to_datetime(dfStd.index)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Carlos Tolvett