我有一个 df，其中包含来自 WhatsApp 聊天的消息、发件人以及日期时间格式的相应时间。
| Time | Sender | Message |
|---|---|---|
| 2020-12-21 22:23:00 | Sender 1 | "..." |
| 2020-12-21 22:26:00 | Sender 2 | "..." |
| 2020-12-21 22:35:00 | Sender 1 | "..." |
我可以用以下方法绘制直方图sns.histplot(df["Time"], bins=48)
但现在 x 轴上的刻度没有多大意义。我最终得到了 30 个刻度，即使它应该是 24 个，而且这些刻度都包含整个日期加上我只想要“%H:%M”中的时间的时间
错误蜱虫的问题来自哪里？
Thanks!
seaborn 和 pandas 都使用 matplotlib 来绘制函数。让我们看看谁返回了 bin 值，我们需要调整 x-ticks：
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 5))
#fake data generation
np.random.seed(1234)
n=20
start = pd.to_datetime("2020-11-15")
df = pd.DataFrame({"Time": pd.to_timedelta(np.random.rand(n), unit="D") + start, "A": np.random.randint(1, 100, n)})
#print(df)
#pandas histogram plotting function, left
pd_g = df["Time"].hist(bins=5, xrot=90, ax=ax1)
#no bin information
print(pd_g)
ax1.set_title("Pandas")
#seaborn histogram plotting, middle
sns_g = sns.histplot(df["Time"], bins=5, ax=ax2)
ax2.tick_params(axis="x", labelrotation=90)
#no bin information
print(sns_g)
ax2.set_title("Seaborn")
#matplotlib histogram, right
mpl_g = ax3.hist(df["Time"], bins=5, edgecolor="white")
ax3.tick_params(axis="x", labelrotation=90)
#hooray, bin information, alas in floats representing dates
print(mpl_g)
ax3.set_title("Matplotlib")
plt.tight_layout()
plt.show()
Sample output:
从这个练习中我们可以得出结论，这三个都指的是同一个例程。因此，我们可以直接使用 matplotlib，它为我们提供了 bin 值：
import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
from matplotlib.dates import num2date
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8, 5))
#fake data generation
np.random.seed(1234)
n=20
start = pd.to_datetime("2020-11-15")
df = pd.DataFrame({"Time": pd.to_timedelta(np.random.rand(n), unit="D") + start, "A": np.random.randint(1, 100, n)})
#plots histogram, returns counts, bin border values, and the bars themselves
h_vals, h_bins, h_bars = ax.hist(df["Time"], bins=5, edgecolor="white")
#plot x ticks at the place where the bin borders are
ax.set_xticks(h_bins)
#label them with dates in HH:MM format after conversion of the float values that matplotlib uses internally
ax.set_xticklabels([num2date(curr_bin).strftime("%H:%M") for curr_bin in h_bins])
plt.show()
Sample output:
Seaborn 和 pandas 让生活变得更轻松，因为它们为常用的绘图函数提供了方便的包装器和一些附加功能。然而，如果它们提供的参数不够，人们通常不得不恢复到 matplotlib，它的功能更加灵活。显然，我不知道 pandas 或 seaborn 可能有更简单的方法。我很乐意在这些库中提出任何更好的建议。