So formatieren Sie die x-Achse, um sie jedes Jahr auf den Hauptstrichen anzuzeigen

• Bei der Arbeit mit Datum / Uhrzeit-Daten auf der Achse matplotlib.datessollten verwendet werden.
• Verwenden der für Datum-Tick-Beschriftungen gezeigten Implementierung
• dateminund datemaxmuss in einem Datum / Uhrzeit-Format vorliegen, um von der erkannt zu werden DateFormatter. Verwenden Sie als solches, np.datetime64(data.index.array[0], 'Y')was dazu führt numpy.datetime64('2021'), wo als data.index.year.min()Ergebnis eine int.

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
import pandas as pd

# create a sample dataframe
data = pd.DataFrame({'v1': [10]*4000, 'v2': [20]*4000}, index=pd.bdate_range('2021-01-11', freq='D', periods=4000))

years = mdates.YearLocator()   # every year
years_fmt = mdates.DateFormatter('%Y')

# create the plot
ax = data.plot.area(x='date', figsize=(8, 6))

# format the ticks only for years on the major ticks
ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(years_fmt)

# round to nearest years. Also, the index must be sorted and in a datetime format.
datemin = np.datetime64(data.index.array[0], 'Y')
datemax = np.datetime64(data.index.array[-1], 'Y') + np.timedelta64(1, 'Y')

# set the x-axis limits
ax.set_xlim(datemin, datemax)

# turn the grid on, if desired
ax.grid(True)

plt.show()

Formatiertes Diagramm

Unformatiertes Diagramm

ax = data.plot.area(figsize=(8, 6))