pandas中DataFrame可视化之画多图的方法小结
DataFrame.plot()方法是功能很强大的画图方法,其中的据图参数为:DataFrame.
plot
(x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None, xerr=None, secondary_y=False, sort_columns=False, **kwds),可以看到,参数很多,说明功能很强大,但是自然的,也比较繁琐,下面笔者仅针对画多图的情况进行一个简单的总结:
1、对于一个DataFrame对象df,直接在一个ax中画出所有列的图--->用df.plot();
2、将不同的列画在不同的ax中--->利用参数subplots和layout,即令subplots=True,然后再设置layout,传给其参数形式是一个元组,代表axes的布局,例如(3,2)表示3行2列的布局;如果不设置,则默认按一列的布局,还可以设置sharex=True,使其不同的subplot共享同一个x轴,可以节省画布空间,视觉效果也会更好;
3、画多个子图,但是并不是每列分别占一个ax,而是一个子图(ax)中画多列--->可以通过其中的ax参数,当然这时就需要用到matplotlib包,先创建特定布局的figure,然后再把这个figure中的axes对象传给参数ax,以画在这个特定的ax上,例如fig,axes=pmatplotlib.pyplot.subplots(3,2,figsize=(12,9)),这条语句创建了figure对象fig,还有ax对象组成的adarray--axes,然后通过例如df.plot(ax=axes[0,1])这样的语句把df的多列画在fig画布的第一行第二列的ax对象上。
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