Matplotlibで12か月ごとに年の目盛りを表示する日付軸の設定方法

Matplotlibで時系列データを可視化する際、「月ごとの細かい目盛りは残しつつ、年ラベルだけ12か月ごと（＝毎年）に表示したい」というニーズはよくあります。本記事では、matplotlib.datesモジュールが提供するYearLocatorやMonthLocator、DateFormatterを組み合わせて、見やすい日付軸を実現する方法を解説します。

実装の手順

• 図のサイズを設定し、サブプロット周辺の余白を自動調整します。
• Pandas・NumPy・matplotlib.datesを使って、日付インデックス、データ系列、および各種ロケーター／フォーマッター（years、months、monthsFmt、yearsFmt）を準備します。
• DateFormatterに「%B」を指定すると、月名がフルネーム（January、Februaryなど）で表示されます。
• DateFormatterに「%Y」を指定すると、年が4桁の数値で表示されます。
• plt.figure()で新しい図を作成します（既存の図がある場合はそれをアクティブ化します）。
• add_subplot()で図にax（Axesオブジェクト）を追加します。
• plot()メソッドで「dts」（datetime型のインデックス）と「s」（データ系列）をプロットします。
• set_minor_locator()にmonthsを設定することで、小目盛りが月単位になり、大目盛りの年ラベルが12か月ごとに表示されるようになります。
• plt.show()で図を画面に表示します。

コード例

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt, dates as mdates
import pandas as pd

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.00, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

# 2020年1月〜2021年6月まで7日間隔の日付範囲を生成
d = pd.date_range("2020-01-01", "2021-06-01", freq="7D")
y = np.cumsum(np.random.normal(size=len(d)))
s = pd.Series(y, index=d)

# ロケーターとフォーマッターの定義
years = mdates.YearLocator()
months = mdates.MonthLocator()
monthsFmt = mdates.DateFormatter('%B')
yearsFmt = mdates.DateFormatter('\n%Y')

dts = s.index.to_pydatetime()
fig = plt.figure()

ax = fig.add_subplot(111)
ax.plot(dts, s)

# 小目盛り：月ごとに月名を表示
ax.xaxis.set_minor_locator(months)
ax.xaxis.set_minor_formatter(monthsFmt)
plt.setp(ax.xaxis.get_minorticklabels(), rotation=90)

# 大目盛り：12か月ごとに年を表示
ax.xaxis.set_major_locator(years)
ax.xaxis.set_major_formatter(yearsFmt)

plt.show()

ポイント解説

mdates.YearLocator()は年単位の大目盛り（major tick）を配置するロケーター、mdates.MonthLocator()は月単位の小目盛り（minor tick）を配置するロケーターです。この2つを組み合わせることで、月レベルの詳細な情報を保ちながら、年に一度だけ目立つ年ラベルを表示できます。

また、DateFormatter('\n%Y')のように先頭に改行文字を入れると、年ラベルが月ラベルより一段下にずれて表示され、ラベル同士の重なりを防ぐことができます。plt.setp()で小目盛りのラベルを90度回転させているのも、長い月名が重ならないようにするための工夫です。

出力結果

上記のコードを実行すると、次のようなグラフが出力されます。月名が縦向き（90度回転）の小目盛りラベルとして表示され、その下段に年ラベルが12か月ごとに配置されているのが確認できます。