ヒートマップの日付軸シーボーン

Question

ちょっとした情報：私はプログラミングが初めてで、これは私の最初のスクリプトの一部です。この特定のセグメントの目標は、y軸上に垂直方向の深さ、x軸上の時間、および熱関数としての科学的測定の強度を有する海底ヒートマップを表示することです。

これは他の場所で回答されている場合は謝罪したいと思いますが、私の検索能力は私には失敗しているに違いありません。

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) 

これはので、私はデータフレームからの書式は、私が欲しいフォーマット、特に年、日、月であるかなり確信している「プリント（Dp.date」）から印刷し何 です。

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 
     ...  

しかし、私はそれを実行すると、日付軸は常に私が望ましくない空白の時間（00:00など）で印刷します。 日付軸からこれらを削除する方法はありますか？

上記のセルでは、この関数を使用してファイル名をスキャンし、日付を含む列を作成するという問題がありますか？日付関数の代わりにdatetimeを使うのは間違っていますか？

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

Answer 1

あなたは正しくラベルをXTICKプロットするデータフレームのあなたの日付のシリーズのためのstrftime関数を使用する必要があります。

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()