为什么我的pandas.plot一年的时间总是显示以9结尾的年份？

Question

我使用熊猫内置的.plot命令来绘制一些长时间序列的东西。

但是我的日期标记总是默认情况下以9结尾的年份。

这是为什么，我该如何改变它？以0结尾的年份看起来好多了。

试图设置轴的窗口为plt.xlim('1966', '2013')或类似的东西也不会做任何关于阴谋恋物癖多年的结尾9（和4，如果你“放大”，如上所示）。

它似乎与源数据框中的日期的开始和结束没有任何关系。

这里是一个最小的，空的，例如：

dfdates = pd.date_range('01/01/1942', '01/01/2018', freq = 'MS') 
dfzeros = np.zeros((len(dfdates))) 
header_test = pd.MultiIndex.from_product([['zero'],['zero'], ['zero'], ['zero'], ['zero'], ['zero']], names = ['stuff1', 'stuff2', 'stuff3', 'stuff4', 'stuff5', 'stuff6']) 
Big_df = pd.DataFrame(dfzeros, index = dfdates, columns = header_test) 

Big_df.plot() 
plt.show() 

...而这将导致这对我来说：

，我不能在最后改变9的，不管我设置了一个与plt.xlim的窗口，或者如果我更改了dfdates的开始和结束年份，几个月或几天，所以它不像“开始数据框+ 10年”或类似的那样简单，而且我的大标题也不会影响这些。

我大概可以每手设置更明智的剔骨，但我更想知道为什么它最终想用9年的时间。

编辑 因此，这里是我的情节，用@ lanery的答案会发生什么： 注意在我指定的自定义蜱的小区面积的双蜱（1965年时开始）。 我的所有数据框始于1940年，但许多数据框都是空的，到某个地方我开始获取数据，具体取决于所讨论的数据集。我可以用plt.xlim('1965','2015')将它关闭，但我把它放在这个图中，以显示发生了什么。

Answer 1

由于设置plt.xlim与datetime对象，像

plt.xlim(pd.datetime(1966, 1, 1), pd.datetime(2013, 1, 1)) 

没有做的伎俩，我认为最好的行动当然是设置自定义xticks和xticklabels。这可以这样做，像这样

dates = pd.date_range('1990', '2015', freq=pd.DateOffset(years=5)) 
ax.xaxis.set_ticks(dates) 
ax.xaxis.set_ticklabels(dates.strftime('%Y')) 

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一些随机数据完整的例子：

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

np.random.seed(17) 
years = pd.date_range(pd.datetime(1990, 1, 1), pd.datetime(2015, 1, 1), freq='MS') 
random_data = np.asarray(np.split(np.cumsum(np.random.randn(years.size*3)), 3)).T 
df = pd.DataFrame(random_data, columns=['A', 'B', 'C'], index=years) 

# all of the relevant plotting and xtick formatting 
fig = plt.figure() 
ax = fig.add_subplot(111) 

df.plot(ax=ax) 

# select range of years for the x-axis as well as major tick spacing 
dates = pd.date_range('1990', '2015', freq=pd.DateOffset(years=5)) 
ax.xaxis.set_ticks(dates) 
ax.xaxis.set_ticklabels(dates.strftime('%Y')) 
# dates.strftime('%Y') = (['1990', '1995',...,'2010', '2015']) 

ax.grid()