DateFormatter pandas 在重新采样 DF Hourly 后绘制错误的日期

如何解决DateFormatter pandas 在重新采样 DF Hourly 后绘制错误的日期

我正在尝试每小时重新采样我的 df 并绘制数据。但是，当我每小时重新采样 DateFormatter 时，会绘制错误的日期和错误的间隔。

如果我每天重新采样数据，它就可以正常工作。任何想法如何解决这个问题。您可以在下面找到我正在使用的代码。

重新采样在第 23 行。将“D”更改为“H”以测试代码。 安装库：pip install seebuoy

非常感谢。

from seebuoy import ndbc
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
from matplotlib.dates import DateFormatter
from matplotlib.ticker import AutoMinorLocator

buoy = 46235

title = 'Imperial Beach Nearshore (21 m)\nStation 46235'#- Maximun Daily' '
begin = '2020-09-01 00:00' # Begin of data set  YYYY/MM/DD
end = '2021-03-31 00:00' # end of data set  YYYY/MM/DD

years = ndbc.available_years(buoy,"stdmet")
df_store = []
for year in years[-3:]:
  df_store.append(ndbc.historic(buoy,year,dataset="stdmet"))

df = pd.concat(df_store)

df = df[(df.index > begin) & (df.index <= end)]

df=df.resample('H').agg(dict(wvht='max',dpd='mean',apd='median',mwd='mean'))

# Ploting dataset
fig,ax = plt.subplots(3,sharex=True,figsize=(10,8))
df.wvht.plot(ax=ax[0],color=['black'],linewidth=1)

ax[0].set_yticks([0,1,2,3,4,5,6])
ax[0].set_ylabel('Wave Hs,m',fontsize=9)
ax[0].tick_params(axis='y',labelsize=9)
ax[0].yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(2))

df.apd.plot(ax=ax[1],linewidth=1)
# df2.Ta.plot(ax=ax[1],color=['red'],linewidth=1)
ax[1].set_ylabel('Period,sec',fontsize=9)
ax[1].set_ylim(1,16)
ax[1].set_yticks([0,8,12,16])
ax[1].tick_params(axis='y',labelsize=9)
ax[1].yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(2))

df.mwd.plot(ax=ax[2],linewidth=1)
ax[2].set_ylabel('Wave Direction',fontsize=9)
ax[2].set_ylim(0,360)
ax[2].set_yticks(([0,90,180,270,360]))
ax[2].tick_params(axis='y',labelsize=9)
ax[2].xaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(3))
ax[2].yaxis.set_minor_locator(AutoMinorLocator(2))


date_form = DateFormatter('%d%b\n%Y')
ax[2].xaxis.set_major_formatter(date_form)
# ax[2].xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=15))
# ax[2].xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=12))
ax[2].xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1))
# ax[2].xaxis.set_major_locator(mdates.YearLocator(1))

ax[2].tick_params(axis='x',labelsize=9,rotation=0)
for tick in ax[2].xaxis.get_majorticklabels():
          tick.set_horizontalalignment("center")