热图seaborn中的日期轴

Question

一点信息：我对编程很陌生，这是我第一个脚本的一小部分。该段的目标是显示一个海生热图，其中垂直深度在y轴上，时间在x轴上，强度的科学测量作为热函数。

如果这件事在别处得到答复，我很抱歉，但我的搜索能力一定让我失望了。

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)

这是“打印（Dp.date）”中打印的内容 所以我很确定数据框的格式是我想要的格式，特别是年、日、月。

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
         ...    

但是，当我运行它时，日期轴总是打印出我不想要的空白时间（00:00等）。 有没有办法把这些从日期轴上删除？

问题是在上面的一个单元格中，我用这个函数扫描文件名并用日期组成一列？？？使用datetime而不是仅仅使用date函数是错误的吗？

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

Answer 1

必须对数据帧的日期序列使用strftime函数才能正确绘制xtick标签：

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()