matplotlib 時間序列跳過沒有數據的部分 skip-dates-where-there-is-no-data

 在 matplotlib 雙座標 曲線 不同步 （2）完結 中實現了x_tick 和 x_tick_label 定製，下面說說時間序列如何跳過沒有數據的段，matplotlib官方有參考文檔skip-dates-where-there-is-no-data，剩下來介紹如何自己實現：

這是原圖：

這是效果圖：

以下是實現過程，測試過程中發現如果導入數據時不使用時間戳作爲DataFrame 的 index （pandas 自動生成了從0開始增加的整數index）的話是這樣顯示的：

 哈哈，發現沒有，和我們的目標差距就只剩tick_labels 了（tick_labels 就是index），我們只要把tick_labels 替換成日期就可以了，具體只需要把相應的index對應的時間戳格式化成日期保存起來就可以，Code:

def make_local_ticks_and_labels_skip_no_data(data_frame_new):
    label_count = len(data_frame_new)
    tick_count = label_count//5
    
    tick_labels = []
    ticks = []
    ticks.append(data_frame_new.index[0])
    tick_labels.append(data_frame_new['Stamp'][0].strftime('%Y-%m-%d'))
    for i in range(4):
        ticks.append(data_frame_new.index[tick_count*(i+1)])
        tick_labels.append(data_frame_new['Stamp'][tick_count*(i+1)].strftime('%Y-%m-%d'))
    tick_labels.append(data_frame_new['Stamp'][label_count-1].strftime('%Y-%m-%d'))
    ticks.append(data_frame_new.index[label_count-1])
    return ticks,tick_labels

我這裏顯示了6個tick_labels,同樣的使用時只需 axs.set_xticks(ticks) axs.set_xticklabels(tick_labels) 就可以了 。要注意的是參數data_frame_new 是一個以0開始整數遞增index的DataFrame,那如何讓一個DataFrame的index從時間戳變爲從0開始整數遞增呢？data_frame_new = data_frame_new.reset_index()