如何在Matplotlib中自定义X轴分类变量的排序？

问题背景 #

我熟悉R语言，能通过factor类及其levels轻松实现X轴月份的自定义排序，但刚接触Python时遇到了麻烦：我知道pandas的Categorical dtype和R的factor最接近，但用pyplot.bar()绘图时，分类并没有按我设置的自定义顺序排列，而seaborn的条形图却能正常排序。使用的版本如下：

• pandas = 0.22.0
• matplotlib = 2.1.2
• seaborn = 0.8.1

测试代码如下：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from pandas.api.types import CategoricalDtype
TestData = pd.DataFrame({'value':[1,2,5,3,5,6,8,9,8,1,2,8,9],'Month':['Jan','Mar','Jan','Feb','May','Apr','Jan','Mar','Jan','Feb','May','Apr','May']})
# 应用自定义分类顺序
MonthLabels = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May']
M_catType = CategoricalDtype(categories = MonthLabels, ordered = True)
TestData['Month'] = TestData['Month'].astype(M_catType)
plt.bar('Month','value', data=TestData)

已验证的解决方案 #

我已经解决了这个问题，核心要点有两个：

1. 版本兼容性问题：将matplotlib版本更新至2.2.2后，plt.bar()就能正确识别pandas分类变量的自定义顺序了，X轴会严格按照你设置的MonthLabels顺序排列。
2. 简化分类变量设置：你可以直接使用pd.Categorical()来定义分类，不需要额外导入CategoricalDtype，代码更简洁：

TestData['Month'] = pd.Categorical(TestData['Month'], categories = MonthLabels , ordered = True)

修改后再运行plt.bar('Month','value', data=TestData)，X轴的月份就会按照Jan→Feb→Mar→Apr→May的自定义顺序正常显示了。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者M_Shimal