下面是一个Python程序，它执行以下操作：

• 对treasury.gov进行API调用以检索数据
• 将数据存储在Pandas框架中

import requests
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# ----------------------------------------------------------------------

date = '1900-01-01'

transaction_type = 'Withdrawals'
transaction_catg = 'Interest on Treasury Securities'

page_size = 10000

url = 'https://api.fiscaldata.treasury.gov/services/api/fiscal_service/v1/accounting/dts/deposits_withdrawals_operating_cash'

url_params = f'?filter=record_date:gt:{date},transaction_type:eq:{transaction_type},transaction_catg:eq:{transaction_catg}&page[size]={page_size}'

response = requests.get(url + url_params)

result_json = response.json()

# ----------------------------------------------------------------------

df = pd.DataFrame(result_json['data'])

df['record_date'] = pd.to_datetime(df.record_date)

df['transaction_today_amt'] = pd.to_numeric(df['transaction_today_amt']) 

# ----------------------------------------------------------------------
plt.ion()
# ----------------------------------------------------------------------

字符串

使用strftime分组

让我们使用strftime按月份分组。

items = df.groupby(df['record_date'].dt.strftime('%Y-%m'))['transaction_today_amt'].sum()

plt.figure()
plt.bar(x=items.index, height=items.values)
plt.xticks(rotation=90)

型

的数据
该图看起来很不错。然而，也有一些缺点：

• X轴标签起皱
• 不使用Grouper

使用Grouper分组

items = df.groupby(pd.Grouper(key='record_date', freq='M'))['transaction_today_amt'].sum()

plt.figure()
plt.bar(x=items.index, height=items.values)
plt.xticks(rotation=90)

型

的
现在x轴标签看起来很好，我们使用Grouper。但是，列是细线。

使用Grouper分组，使用pandas plot方法。

df.groupby(pd.Grouper(key='record_date', freq='M'))['transaction_today_amt'].sum().plot(kind='bar')

型

的
现在我们使用Grouper，列线很粗，但是x轴标签包括时间，所以很粗。

提问

有什么好方法可以设置这个图表，使Grouper在使用时没有上述方法中显示的缺点？
我喜欢使用Grouper，因为它允许轻松地按任意时间段分组。