Додайте мітки x і y до ділянки панди

197

Припустимо, у мене є наступний код, який побудує щось дуже просте за допомогою панд:

import pandas as pd
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, 
         title='Video streaming dropout by category')

Вихідні дані

Як легко встановлювати x і y-мітки, зберігаючи свою здатність використовувати певні кольорові карти? Я помітив, що plot()обгортка для панд DataFrames не приймає конкретних параметрів для цього.

— Евералдо Агіяр
джерело

329

df.plot()Функція повертає matplotlib.axes.AxesSubplotоб'єкт. Ви можете встановити мітки на цьому об'єкті.

ax = df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, title='Video streaming dropout by category')
ax.set_xlabel("x label")
ax.set_ylabel("y label")

введіть тут опис зображення

Або, більш коротко: ax.set(xlabel="x label", ylabel="y label").

Крім того, мітка осі індексу x автоматично встановлюється на ім'я індексу, якщо воно має. так df2.index.name = 'x label'би теж працювало.

— TomAugspurger
джерело

71

Чи є конкретна причина, чому мітки x і y не можна додавати як аргументи pd.plot()? З огляду на додаткова стислість в pd.plot()протягом plt.plot(), здається , було б доцільно , щоб зробити його ще більш ємним , замість того , щоб дзвонити ax.set_ylabel().

— Кріппі

Коли я це зробив ax.set_ylabel("y label"), він повертає помилку 'list' object is not callable. Будь-яка ідея?

— Леджер Ю.

Цікаво. Я не знаю, чи це залежить від версії, але мені доведеться це зробити ax.axes.set_ylabel("y label").

— Леджер Ю.

2

Я думаю, ви могли б поставити ax.set(xlabel='...)вище в цій відповіді, оскільки це може бути пропущено повз графік. Дійсно встановити обидві осі, це справді найкоротший підхід, що є загальною справою.

— poulter7

Як встановити місце розташування?

— Одіссей

44

Ви можете використовувати так:

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd

plt.figure()
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10,
         title='Video streaming dropout by category')
plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')
plt.show()

Очевидно, що ви повинні замінити рядки 'xlabel' та 'ylabel' такими, якими ви їх хочете.

— джекумамар
джерело

Також зауважте, що вам потрібно дзвонити plt.xlabel()тощо після df.plot(), а не раніше, оскільки в іншому випадку ви отримаєте два сюжети - виклики змінять "попередній" сюжет. Те ж саме стосується plt.title().

— Томаш Гандор

30

Якщо ви позначите стовпці та індекс вашої DataFrame, панди автоматично подають відповідні мітки:

import pandas as pd
values = [[1, 2], [2, 5]]
df = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                  index=['Index 1', 'Index 2'])
df.columns.name = 'Type'
df.index.name = 'Index'
df.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, 
        title='Video streaming dropout by category')

введіть тут опис зображення

У цьому випадку вам все одно потрібно буде вводити y-мітки вручну (наприклад, через, plt.ylabelяк показано в інших відповідях).

— вбивця
джерело

на даний момент, що "автоматичне постачання з DataFrame" не працює. Я щойно спробував це (версія панди 0.16.0, matplotlib 1.4.3), і сюжет генерується правильно, але без міток на осях.

— szeitlin

1

@szeitlin Ви можете, будь ласка, подати звіт про помилку на сторінці pandas github? github.com/pydata/pandas/isissue

— shoyer

Ви знаєте що, сьогодні принаймні працює xlabel. можливо, було щось дивне у фреймі даних, яким я користувався вчора (?). якщо я зможу його відтворити, я подам його!

— szeitlin

20

Можна встановити обидві мітки разом із axis.setфункцією. Шукайте приклад:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
values = [[1,2], [2,5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], index=['Index 1','Index 2'])
ax = df2.plot(lw=2,colormap='jet',marker='.',markersize=10,title='Video streaming dropout by category')
# set labels for both axes
ax.set(xlabel='x axis', ylabel='y axis')
plt.show()

— Безтурботність
джерело

3

Мені подобається .set(xlabel='x axis', ylabel='y axis')рішення, оскільки воно дозволяє мені розмістити все це в один рядок, на відміну від методів сюжету set_xlabel та set_ylabel. Цікаво, чому вони всі (включаючи встановлений метод, до речі) не повертають сюжетний об’єкт або хоча б щось успадковують від нього.

— відмовостійкість

14

Для випадків, коли ви використовуєте pandas.DataFrame.hist:

plt = df.Column_A.hist(bins=10)

Зауважте, що ви отримуєте масив сюжетів, а не сюжет. Таким чином, щоб встановити мітку x, вам потрібно буде зробити щось подібне

plt[0][0].set_xlabel("column A")

— Селах
джерело

10

а як на рахунок ...

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

values = [[1,2], [2,5]]

df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], index=['Index 1','Index 2'])

(df2.plot(lw=2,
          colormap='jet',
          marker='.',
          markersize=10,
          title='Video streaming dropout by category')
    .set(xlabel='x axis',
         ylabel='y axis'))

plt.show()

— Дрол Хільман
джерело

2

pandasвикористовує matplotlibдля основних графіків кадрів даних. Отже, якщо ви використовуєте pandasбазовий сюжет, ви можете використовувати matplotlib для налаштування сюжету. Однак я пропоную тут альтернативний метод, seabornякий дозволяє більше налаштувати сюжет, не переходячи до базового рівня matplotlib.

Код роботи:

import pandas as pd
import seaborn as sns
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
ax= sns.lineplot(data=df2, markers= True)
ax.set(xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', title='Video streaming dropout by category')

— Доктор Арслан
джерело