在单个绘图python上比较多年数据
问题内容：
我将不同年份的两个时间序列存储在熊猫数据框中。例如：
data15 = pd.DataFrame(
[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12],
index=pd.date_range(start='2015-01',end='2016-01',freq='M'),
columns=['2015']
)
data16 = pd.DataFrame(
[5,4,3,2,1],
index=pd.date_range(start='2016-01',end='2016-06',freq='M'),
columns=['2016']
)
我实际上是在处理每日数据，但是如果这个问题得到了足够的解答，我可以找出其余的问题。
我想做的是将这些不同数据集的图叠加到从1月到12月的单个图上，以比较不同年份之间的差异。我可以通过为其中一个数据集创建一个“假”索引来做到这一点，以便它们具有共同的年份：
data16.index = data15.index[:len(data16)]
ax = data15.plot()
data16.plot(ax=ax)
但是我想尽可能避免弄乱索引。这种方法的另一个问题是，年份（2015）会出现在我不想使用的x轴刻度标签中。有谁知道更好的方法吗？
问题答案：
一种方法是在第一个数据轴上覆盖一个透明轴，并在该数据轴上绘制第二个数据帧，但是随后您需要同时更新两个轴的x极限（类似于twinx）。但是，我认为这需要做更多的工作，并且还有一些缺点：例如，除非您确保两个轴都通过x极限链接，否则您将无法轻松地交互式地缩放到特定区域。实际上，最简单的方法是通过“与索引配合”来考虑该偏移量。
至于刻度标签，您可以通过指定x刻度格式轻松更改格式，以使它们不显示年份：
import matplotlib.dates as mdates
month_day_fmt = mdates.DateFormatter('%b %d') # "Locale's abbreviated month name. + day of the month"
ax.xaxis.set_major_formatter(month_day_fmt)
