Pandas的时间序列绘图中，x轴的主要刻度和次要刻度以及标签的设置存在问题。问题的原因在于matplotlib的plot()函数中，默认的时间序列单位是1天，而在pandas的plot()函数中，1个单位等于时间序列的频率，因此如果频率是1天，1个单位就是1天；如果频率是1小时，那么1个单位就是1小时，以此类推。这导致了matplotlib和pandas在处理时间序列数据时plot()函数的调用有所不同。

如果时间序列的频率是1天，那么matplotlib.dates.WeekdayLocator和matplotlib.dates.MonthLocator等可以“定位”刻度位置，因为pandas的plot()函数使用1天作为基本单位来生成xtick的位置（与matplotlib的默认设置相吻合）。由于pandas的plot()函数返回的是一个Axes对象，可以使用matplotlib.dates来修改该Axes对象的刻度标签。

解决方法之一是通过传递参数x_compat=True来删除pandas的自动刻度调整。然后可以使用matplotlib的刻度分辨率来设置主要/次要刻度标签，即以与上述相同的方式设置。

另一种解决方法是使用matplotlib的plot()函数（如建议的）。因为matplotlib中的单位是固定的，所以可以像上面那样设置刻度标签而不会出现问题。

解决Pandas时间序列绘图中设置x轴主要和次要刻度以及标签的问题的方法有两种：一种是通过删除pandas的自动刻度调整，使用matplotlib的刻度分辨率来设置刻度标签；另一种是使用matplotlib的plot()函数来绘图，因为matplotlib中的单位是固定的，可以直接设置刻度标签。

Pandas时间序列绘图设置x轴主要和次要刻度和标签

在Pandas中，绘制时间序列图时，如果x轴上的数据点过多，Pandas会自动调整刻度和标签的密度，以便更好地显示。然而，有时候我们希望关闭这个自动调整的功能，保持刻度和标签的原始密度。下面就是关于关闭Pandas日期时间刻度调整的问题的原因和解决方法。

原因：

Pandas默认会自动调整x轴刻度和标签，以适应当前数据的范围和密度。这样做可以确保图表在不同大小的窗口和设备上都能正确显示。但是，这种自动调整有时会导致刻度和标签的密度过高，影响了图表的可读性。

解决方法：

要关闭Pandas的日期时间刻度调整功能，需要在绘图函数中添加参数`x_compat=True`。下面是一个示例：

ds.plot(x_compat=True)

在这个示例中，`ds`是一个Pandas的时间序列数据，`x_compat=True`参数告诉Pandas不要调整x轴刻度和标签的密度。

此外，您还可以在Pandas文档中找到更多示例和说明。具体的链接如下：

[Pandas文档：Suppressing tick resolution adjustment](https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html#suppressing-tick-resolution-adjustment)

在绘制时间序列图时，Pandas会自动调整x轴刻度和标签的密度。然而，有时候我们希望保持刻度和标签的原始密度，以提高图表的可读性。为了关闭Pandas的日期时间刻度调整功能，我们可以在绘图函数中添加参数`x_compat=True`。这样，就可以保持刻度和标签的原始密度，同时提高图表的可读性。更多示例和说明可以在Pandas文档中找到。

Pandas timeseries plot设置x轴主要和次要刻度和标签的原因是，Pandas在定位刻度时使用了matplotlib.units，但是与此同时，matplotlib.dates可以方便地手动设置刻度，而Pandas似乎更注重自动格式化。因此，暂时使用matplotlib.dates更加合理。

为了解决这个问题，可以使用以下方法：

1. 导入必要的库：

   import numpy as np
   import pandas as pd
   import matplotlib.pyplot as plt 
   import matplotlib.dates as dates
   

2. 创建时间序列数据：

   idx = pd.date_range('2011-05-01', '2011-07-01')
   s = pd.Series(np.random.randn(len(idx)), index=idx)
   

3. 创建图形和坐标轴：

   fig, ax = plt.subplots()
   

4. 使用`plot_date()`函数绘制日期数据：

   ax.plot_date(idx.to_pydatetime(), s, 'v-')
   

5. 设置x轴次要刻度的定位器和格式化器，以及网格线：

   ax.xaxis.set_minor_locator(dates.WeekdayLocator(byweekday=(1), interval=1))
   ax.xaxis.set_minor_formatter(dates.DateFormatter('%d\n%a'))
   ax.xaxis.grid(True, which="minor")
   

6. 设置x轴主要刻度的定位器和格式化器：

   ax.xaxis.set_major_locator(dates.MonthLocator())
   ax.xaxis.set_major_formatter(dates.DateFormatter('\n\n\n%b\n%Y'))
   

7. 调整图形布局并显示图形：

   plt.tight_layout()
   plt.show()
   

通过以上步骤，可以设置Pandas timeseries plot的x轴主要和次要刻度和标签。