使用熊猫和Matplotlib将具有自定义DateTime索引的条形图分组

我想创建一个显示自定义日期时间索引的分组条形图-仅显示月份和年份而不是完整日期。我希望将这些条进行分组而不是堆叠。

我认为熊猫可以使用以下方法轻松解决此问题：

import pandas as pd
import matplotlib.pylab as plt
import matplotlib.dates as mdates

testdata = pd.DataFrame({"A": [1, 2, 3]
                       ,"B": [2, 3, 1]
                       , "C": [2, 3, 1]}  
                       ,index=pd.to_datetime(pd.DatetimeIndex(
                            data=["2019-03-02", "2019-04-01","2019-05-01"])))
ax = testdata.plot.bar()

这创建了我想要的情节，我想将日期更改为更简单的内容，例如2019年3月，2019年4月，2019年5月。

我假设使用自定义日期格式器可以工作，因此我尝试了

ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))

但是比我的标签完全消失了。而这个问题意味着，大熊猫和DateFormatter有一点困难的关系。因此，我尝试使用Matplotlib基础知识来做到这一点：

fig, ax = plt.subplots()
width = 0.8
ax.bar(testdata.index, testdata["A"]) 
ax.bar(testdata.index, testdata["B"])
ax.bar(testdata.index, testdata["C"])
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))
plt.show()

现在，日期表示与预期的一样（尽管可以减少空格），但是数据重叠，这无济于事。

由于我使用的DateTime-Index，因此定义宽度并从x值中减去宽度（如通常建议的那样）将无济于事。我收到一个错误消息，不支持减去DatetimeIndes和float。

fig, ax = plt.subplots()
width = 0.8
ax.bar(testdata.index-width, testdata["A"]) 
ax.bar(testdata.index, testdata["B"])
ax.bar(testdata.index+width, testdata["C"])
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b %Y'))
plt.show()

所以现在我的想法不多了，希望输入