问题是你的"x"不是一个日期。它显然是一个字符串。所以格式化程序不能正确地解释它。
让我们试着重现你的问题（这是我前面提到的那种最小可重现性的例子）：

import datetime
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import numpy as np # just to generate something to plot

# Generate a dummy set of 20 dates, starting from Mar 15 2020
dt=datetime.timedelta(days=31)
x0=[datetime.date(2020,3,1) + k*dt for k in range(20)]
x=[d.strftime("%Y-%m-%d") for d in x0] # This looks like your x: 20 strings 

# And some y to have something to plot
y=np.cumsum(np.random.normal(0,1,20)) # Don't overthink it, it is just 20 numbers :)

# Plot y vs x (x being the strings)
plt.plot(x,y)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b-%y'))
plt.show()

结果

现在，解决办法很简单：x必须包含日期，而不是字符串。在我的示例中，我可以只使用plt.plot(x0,y)而不是x，因为x0是计算x所依据的日期列表。但是，如果您只有字符串可用，则可以解析它们。例如，使用[d datetime.date.fromisoformat(d) for d in x]。
或者，由于您手头已经有pandas：pd.to_datetime(x)（不是完全相同的日期时间，但matplotlib可以理解两者）

xx=pd.to_datetime(x)
plt.plot(xx,y)
plt.gca().xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b-%y'))
plt.show()

请注意，如果我不执行任何操作，它也会停止打印所有标签。这是因为在第一种情况下，matplotlib不知道x值的任何逻辑级数。从它的Angular 来看，这些值都只是标签。而且，您不能先验地跳过标签，因为读者无法猜测被间隙隔开的两个标签之间的内容（这对我们来说似乎很明显，因为我们知道它们是日期，但matplotlib不知道，就好像x包含['red', 'green', 'yellow', 'purple', 'black', 'blue', ...]一样，你不会期望每个其他标签都被任意跳过）。
然而，现在我们将真实日期传递给matplotlib，就好像x是数值：它的值有一个逻辑级数。Matplotlib知道它，更重要的是，它知道我们知道它。因此，可以跳过一些，使图更易读：每个人都知道"3月20日"和"5月20日"之间是什么日子。
简单来说：将字符串转换为日期。