在pandas时间序列图上设置日期格式会弄乱日期

在pandas时间序列图上设置日期格式时，可能会遇到日期显示混乱的问题。为解决这个问题，可以使用pandas库中的to_datetime函数将日期数据转换为datetime类型，并通过strftime方法来设置所需的日期格式。

以下是一个示例代码，演示如何设置日期格式：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个示例的时间序列数据
data = pd.DataFrame({'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'],
                     'value': [10, 20, 30]})

# 将日期列转换为datetime类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'])

# 设置日期格式
date_format = '%Y-%m-%d'  # 设置为年-月-日格式

# 绘制时间序列图
plt.plot(data['date'], data['value'])
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(plt.FixedFormatter(data['date'].map(lambda x: x.strftime(date_format))))
plt.gcf().autofmt_xdate()  # 自动调整日期标签的显示

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们首先将日期列转换为datetime类型，然后通过strftime方法设置日期格式，并将其传递给FixedFormatter函数来设置x轴的日期格式。最后，使用autofmt_xdate方法自动调整日期标签的显示。

请注意，以上代码仅为示例，具体的日期格式和图表设置可以根据实际需求进行调整。

对于更详细的pandas时间序列图的相关知识和用法，可以参考腾讯云文档中的相关章节：pandas时间序列图绘制。