首先，在sns.lineplot（）中不需要hue参数。第二，似乎在“Candidate_%”列中有百分比符号，在绘图之前应该将其转换为数字数据类型。下面是一个示例，说明如何做到这一点：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

data = {
    'Date': ['01-07-2021', '01-08-2021', '01-09-2021', '01-10-2021', '01-11-2021', '01-12-2021', '01-01-2022', '01-04-2023'],
    'Candidate_%': ['20.9%', '15.9%', '14.8%', '14.09%', '12.89%', '7.5%', '9.6%', '8.5%']
}

df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%m-%Y')
df['Candidate_%'] = df['Candidate_%'].str.rstrip('%').astype('float')

sns.lineplot(x='Date', y='Candidate_%', data=df)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title("Candidate attrition rate trend")
plt.show()

希望能有所帮助。
对于第二个问题，可以通过显式指定x轴刻度和标签来实现。下面是一个例子：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

data = {
    'Date': ['01-07-2021', '01-08-2021', '01-09-2021', '01-10-2021', '01-11-2021', '01-12-2021', '01-01-2022', '01-04-2023'],
    'Candidate_%': ['20.9%', '15.9%', '14.8%', '14.09%', '12.89%', '7.5%', '9.6%', '8.5%']
}

df = pd.DataFrame(data)
df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'], format='%d-%m-%Y')
df['Candidate_%'] = df['Candidate_%'].str.rstrip('%').astype('float')

ax = sns.lineplot(x='Date', y='Candidate_%', data=df)
plt.xticks(rotation=45)
plt.title("Candidate attrition rate trend")

# Set the x-axis ticks and labels explicitly
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator(interval=1))
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%d-%m-%Y'))

plt.show()

IIUC，你可以尝试这样的东西：

(
    sns.lineplot(data=df, x="Date", y=df["Candidate_%"].str.rstrip("%").astype(float),
                 hue=df["Date"].str[-4:]).tick_params(axis="x", rotation=30)
)

输出：