下面给出了正确的x轴标签。
导入模块

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

字符串
示例数据

df_month = pd.DataFrame({'Date':['2006-01-03', '2006-02-04', '2006-02-08'], 'Volume':[24232729, 20553479, 20500000]}) # '2006-01-03', '2006-01-04'

df_month['Date'] = pd.to_datetime(df_month['Date'])

型
绘图

fig,ax = plt.subplots()
ax.set_ylabel("Volume")
ax.set_title("Volume")

ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%Y-%m'))
ax.bar(df_month['Date'], df_month['Volume'])

plt.xticks(df_month['Date'], rotation=90)
plt.show()

型

我也有同样的问题。解决方案真的包含在@Ruthger Righart的答案中，我一开始很难理解，但关键的变化是使用matplotlib pyplot绘图，而不是here和@特伦顿McKinney评论中提到的link中的pandas绘图。首先将数据过滤到你想要绘制的年份，然后像@Ruthger Righart那样调用图：

import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots()
ax.bar(df_month['Date'], df_month['Volume'])

字符串
像最初那样添加标签。