我所做的就是换成这个

df['time']=df['date'].dt.strftime('%H:%M')

以及

for i in important_cols[1:]:
    sns.lineplot(x='time', y=i, data=df_june)
    plt.xticks(rotation=45)
    plt.show()

我们可以使用列表解析从get_xticks()创建xticklabels，在xtick的末尾加上':00'，在前面加上'0'，然后将str缩短为（最后）5个索引（即格式化xx:xx）：

subplot_number = 0
for i in important_cols[1:]:
    subplot_number += 1
    ax = plt.subplot(1, len(important_cols[1:]), subplot_number)
    sns.lineplot(x='hours', y=i, data=df_june)
    ax.set_xticks([0,4,8,12,16,20,24])
    ax.set_xticklabels([_xticklabel[-5:] for _xticklabel in ['0' + str(_xtick) + ':00' for _xtick in ax.get_xticks()]])
    plt.show()

xticklabels看起来像：

尝试设置x-tick标签的格式，以“00：00”和“24：00”的格式显示小时，而不是整数，您可以使用matplotlib的DateFormatter类和所需的格式字符串。
下面是一个更新后的代码片段，应该可以达到预期的效果：

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

df_june['hours'] = df_june['date'].dt.hour
important_cols = ['column1', 'column2', 'column3']  # Replace with your desired column names

fig, axs = plt.subplots(len(important_cols), 1, figsize=(8, 8), sharex=True)

for i, col in enumerate(important_cols):
    sns.lineplot(x='hours', y=col, data=df_june, ax=axs[i])
    axs[i].xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=1))
    axs[i].xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
    axs[i].set_xlabel('Time')
    axs[i].set_ylabel(col)

plt.show()

这里，我们使用plt.subplots（）创建子图，并将其存储在axs变量中，然后迭代每个重要列，并使用sns.lineplot（）函数中的ax参数在单独的子图中为每列绘制线图。
我们使用axs[i].xaxis.set_major_locator(mdates.HourLocator(interval=1))设置x轴刻度位置，并使用格式化x轴刻度标签
axs[i].xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%H:%M'))
，它将以所需的格式显示小时。
生成的绘图应具有x刻度标签，以“00：00”和“24：00”格式显示小时。