Pandas重采样后无法格式化X轴刻度全显示1970如何解决

pandas的plot.bar()在处理时间索引数据时，不会将X轴识别为连续的时间序列，而是将每个索引值作为独立分类标签，X轴的底层坐标实际是0、1、2...的整数位置，并非时间戳数值。你调用dates.DateFormatter('%Y')时，会直接将整数坐标解析为Unix时间戳，而整数0对应的就是Unix纪元起始时间1970年1月1日，因此所有刻度都会错误显示为1970。

这里提供两种常用的可行方案：

方案1：提前转换索引为年份（推荐，写法最简单） #

在绘图前直接将重采样后的索引转换为年份值，不需要额外配置刻度格式化器：

# 先完成重采样计算
yearly_df = umtmvsDF.resample('A').mean()
# 替换索引为年份
yearly_df.index = yearly_df.index.year
# 直接绘图即可
ax = yearly_df.plot.bar(title='Average value per year',grid=True,color=(.21,.42,.12),figsize=(12,10))
ax.set(xlabel=Constants.TIME,ylabel=Constants.USD)
plt.show()

方案2：手动设置柱状图刻度标签 #

如果需要保留原时间索引，可直接获取柱状图的刻度标签后替换为年份：

yearly_df = umtmvsDF.resample('A').mean()
ax = yearly_df.plot.bar(title='Average value per year',grid=True,color=(.21,.42,.12),figsize=(12,10))
ax.set(xlabel=Constants.TIME,ylabel=Constants.USD)
# 手动将刻度标签替换为对应年份
ax.set_xticklabels(yearly_df.index.year)
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Zer0