matplotlibのグラフに関して

前提・実現したいこと

ある機械の可動率をデータで吸い上げ、Pythonでデータ処理をして見える化しようとしています。
matplotlibによってグラフを描いてみたのですが、思ったような結果にならず困っています。

得たい結果としては、
①x軸の不要なラベルを除去したい
~~②x軸ラベルの日付表記が、CSVデータでは%Y/%m/%dのはずなのに%Y-%m-%dになってしまっているので%Y/%m/%d表記にしたい~~
③y軸の左側のラベルのグリッド線と、右側ラベルのグリッド線がずれているので揃えたい

プロットされたグラフは下図を参照ください。

以上よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

上図を参照ください。

該当のソースコード

#! python3
#! utf-8

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np
from matplotlib.dates import DateFormatter
from dateutil.parser import parse
from matplotlib.font_manager import FontProperties
fp = FontProperties(fname=r'c:\Windows\Fonts\meiryo.ttc')
from pandas.plotting import register_matplotlib_converters
register_matplotlib_converters()


%matplotlib inline    #jupyternotebookに図を埋め込む
%reload_ext autoreload    #オートリロード
%autoreload 2

data1 = pd.read_csv("MCM00000000226C1313_2019-12-02.csv")
data2 = pd.read_csv("MCM00000000226C1313_2019-12-03.csv")
data3 = pd.read_csv("MCM00000000226C1313_2019-12-04.csv")
data4 = pd.read_csv("MCM00000000226C1313_2019-12-05.csv")
data5 = pd.read_csv("MCM00000000226C1313_2019-12-06.csv")
data6 = pd.read_csv("MCM00000000226C1313_2019-12-07.csv")

concat_data = pd.concat([data1,data2,data3,data4,data5,data6],ignore_index=True)    #データ結合

drop_data = concat_data.drop(['SERIAL', 'IPADDRESS', 'E4', 'STE4','STE5','CE', 'CS'], axis=1)    #不要なカラム削除
drop_data.columns = ['時刻', '段取時間[s]', '総生産数[個]', '可動率[%]', '背番']    #カラム名を日本語に変更
drop_data.round(2)    #データを小数点以下2桁へ変更

change_data = drop_data[['時刻','背番','可動率[%]','総生産数[個]','段取時間[s]']]    #カラム位置を変更
change_data['時刻'] = pd.to_datetime(change_data['時刻'],format='%Y-%m-%d')    #時刻表記を変更
change_data['曜日'] = change_data['時刻'].dt.strftime('%A')

#生産終了時の可動率のみピックアップ
select_data = change_data[((change_data['時刻'].dt.hour==16) & (change_data['時刻'].dt.minute==0)) |((change_data['時刻'].dt.hour==3) & (change_data['時刻'].dt.minute==30) | (change_data['時刻'].dt.hour==1) & (change_data['時刻'].dt.minute==40) & (change_data['曜日'] == 'Saturday'))]
select_data = select_data.reset_index(drop = True)

#昼勤の可動率のみピックアップ
d_data = change_data[(change_data['時刻'].dt.hour==16) & (change_data['時刻'].dt.minute==0)]
d_data = d_data.reset_index(drop = True)
d_data['時刻'] = d_data['時刻'].dt.date

#夜勤の可動率のみピックアップ
n_data = change_data[(change_data['時刻'].dt.hour==3) & (change_data['時刻'].dt.minute==30) | (change_data['時刻'].dt.hour==1) & (change_data['時刻'].dt.minute==40) & (change_data['曜日'] == 'Saturday')]
n_data = n_data.reset_index(drop = True)
n_data['時刻'] = n_data['時刻'].dt.date

#グラフ化
plt.close(1)

left = d_data['時刻']
bar_height = d_data['総生産数[個]']
line_height = d_data['可動率[%]']

# 折れ線グラフを出力
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(left, line_height, linewidth=2, color="orange")
ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(bymonthday=None, interval=1, tz=None))
labels = ax1.get_xticklabels()
plt.ylim(60,100)
plt.setp(labels, rotation=45, fontsize=8);

# 棒グラフを出力
ax2 = ax1.twinx()
ax2.bar(left, bar_height,color="royalblue", linewidth=4, width= 0.5)
plt.ylim(7000,13000)

ax1.grid()

試したこと

ここに問題に対して試したことを記載してください。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

OS:Windows10
python3
jupyter notebook

行動規範の内容に同意します

回答1件

ベストアンサー

(1) x軸の不要なラベルを除去したい
現状のコードで、すでに

Python
1ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1))

のように DayLocatorを設定しているので問題ないのではないでしょうか

(2) x軸ラベルの日付表記が、CSVデータでは%Y/%m/%dのはずなのに%Y-%m-%dになってしまっているので%Y/%m/%d表記にしたい

set_major_formatter()にて DateTime用のFormatterを設定すると良いと思います。

Python
1ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%m/%d"))

(3) y軸の左側のラベルのグリッド線と、右側ラベルのグリッド線がずれているので揃えたい
単純に、右側のTickerLabelの数と右側の目盛りの数を揃えると良いのではないでしょうか。
現状左側の設定は

Python
1ax1.set_ylim(60,100)

となっており、60~100の5Stepで目盛りが書かれておりますので、左側も

Python
1ax1.set_ylim(7000,15000)

などとして、7000~15000の1000Stemで目盛りを書くようにすると、ズレがなくなるのではないでしょうか

以下は質問のコードをダミーデータで描画するようにしたサンプルです。

Python
1import numpy as np
2import pandas as pd
3import matplotlib.pyplot as plt
4
5import matplotlib.dates as mdates
6
7#ダミーデータ生成
8N=24*8
9change_data = pd.DataFrame({'時刻':pd.date_range('2019-12-02', periods=N, freq='H'),
10                            '可動率[%]':np.random.normal(80, 5, N),
11                            '総生産数[個]':np.random.normal(10000, 500, N)})
12change_data['曜日'] = change_data['時刻'].dt.strftime('%A')
13
14#昼勤の可動率のみピックアップ
15d_data = change_data[(change_data['時刻'].dt.hour==16) & (change_data['時刻'].dt.minute==0)]
16d_data = d_data.reset_index(drop = True)
17d_data['時刻'] = d_data['時刻'].dt.normalize()
18
19left = d_data['時刻']
20bar_height = d_data['総生産数[個]']
21line_height = d_data['可動率[%]']
22
23# 折れ線グラフを出力
24fig, ax1 = plt.subplots()
25ax1.plot(left, line_height, linewidth=2, color="orange")
26ax1.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1))
27ax1.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%m/%d"))
28ax1.tick_params(axis='x', rotation=45, labelsize=8)
29ax1.set_ylim(60,100)
30
31# 棒グラフを出力
32ax2 = ax1.twinx()
33ax2.bar(left, bar_height,color="royalblue", linewidth=4, width= 0.5)
34ax2.xaxis.set_major_locator(mdates.DayLocator(interval=1))
35ax2.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter("%m/%d"))
36num_of_ticks = len(ax1.get_yticks())
37ax2.set_ylim(7000,(num_of_ticks-1)*1000+7000)
38
39ax1.grid()