히트 맵에서 날짜 축 seaborn

Question

약간의 정보 : 저는 프로그래밍에 익숙하지 않습니다. 이것은 제 첫 번째 스크립트의 일부분입니다. 이 특정 세그먼트의 목표는 y 축상의 수직 깊이, x 축상의 시간 및 과학적 측정 강도를 열 기능으로 사용하는 해저 히트 맵을 표시하는 것입니다.

다른 답변이있는 경우 사과하고 싶지만 내 검색 능력이 실패한 것 같습니다. 이것은 '인쇄 (Dp.date)' 에서 인쇄 무엇이다

는

sns.set() 
nametag = 'Well_4_all_depths_capf' 
Dp = D[D.well == 'well4'] 
print(Dp.date) 


heat = Dp.pivot("depth", "date", "capf") 
### depth, date and capf are all columns of a pandas dataframe 

plt.title(nametag) 

sns.heatmap(heat, linewidths=.25) 

plt.savefig('%s%s.png' % (pathheatcapf, nametag), dpi = 600) 

그래서 dataframe에서 서식을 내가 원하는 형식, 특히 연도, 일, 월에 확신 해요.

0 2016-08-09 
1 2016-08-09 
2 2016-08-09 
3 2016-08-09 
4 2016-08-09 
5 2016-08-09 
6 2016-08-09 
     ...  

그러나 내가 실행할 때 날짜 축은 항상 원하지 않는 빈 시간 (00:00 등)으로 인쇄합니다. 날짜 축에서 이것을 제거하는 방법이 있습니까?

위의 셀에서이 함수를 사용하여 파일 이름을 검색하고 날짜가있는 열을 만드는 데 문제가 있습니까 ??? ??? date 함수 대신 datetime을 사용하는 것은 잘못된 일입니까?

Answer 1

D['date']=pd.to_datetime(['%s-%s-%s' %(f[0:4],f[4:6],f[6:8]) for f in    
D['filename']]) 

당신은 제대로 라벨을 XTICK 음모 dataframe의 날짜 시리즈의 strftime 기능을 사용할 수 있습니다

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import seaborn as sns 
from datetime import datetime, timedelta 
import random 

dates = [datetime.today() - timedelta(days=x * random.getrandbits(1)) for x in xrange(25)] 
df = pd.DataFrame({'depth': [0.1,0.05, 0.01, 0.005, 0.001, 0.1, 0.05, 0.01, 0.005, 0.001, 0.1, 0.05, 0.01, 0.005, 0.001, 0.1, 0.05, 0.01, 0.005, 0.001, 0.1, 0.05, 0.01, 0.005, 0.001],\ 
'date': dates,\ 
'value': [-4.1808639999999997, -9.1753490000000006, -11.408113999999999, -10.50245, -8.0274750000000008, -0.72260200000000008, -6.9963940000000004, -10.536339999999999, -9.5440649999999998, -7.1964070000000007, -0.39225599999999999, -6.6216390000000001, -9.5518009999999993, -9.2924690000000005, -6.7605589999999998, -0.65214700000000003, -6.8852289999999989, -9.4557760000000002, -8.9364629999999998, -6.4736289999999999, -0.96481800000000006, -6.051482, -9.7846860000000007, -8.5710630000000005, -6.1461209999999999]}) 
pivot = df.pivot(index='depth', columns='date', values='value') 

sns.set() 
ax = sns.heatmap(pivot) 
ax.set_xticklabels(df['date'].dt.strftime('%d-%m-%Y')) 
plt.xticks(rotation=-90) 

plt.show()