pandas Plot 绘图参数

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默认的 plot 方法可以帮助我们快速地绘制各种图形，本文介绍在使用 plot 绘图时常用的一些绘图参数。

图形类型

df.plot() 可以通过参数来指定具体图形类型：

df.plot(kind='pie') # 其他的名称和上文相同
s.plot(kind='pie')

X轴和Y轴

常用在折线图、柱状图、面积图、散点图等，如果是 Series 则索引是 x 轴，Y 轴里值，无需传入。

# 可以不用写参数名，直接按位置传入
df[:5].plot('name', 'Q1')
df[:5].plot.bar('name', ['Q1', 'Q2'])
df[:5].plot.barh(x='name', y='Q4')
df[:5].plot.area('name', ['Q1', 'Q2'])
df[:5].plot.scatter('name', 'Q3')

注：散点图只允许有一个Y值。

图形标题

图的标题：

df.plot(title='my plot')

如果需要中文支持的话可参考本章节概述部分。

线条样式

style 可指定图的线条等样式，可参考可选的值 Matplotlib Line-style：

df[:5].plot(style=':') # 虚线
df[:5].plot(style='-.') # 虚实相间
df[:5].plot(style='--') # 长虚线
df[:5].plot(style='-') # 实线（默认）
df[:5].plot(style='.') # 点
df[:5].plot(style='*-') # 实线，数值为星星
df[:5].plot(style='^-') # 实线，数值为三角形

对不同线分别给样式：

df[:5].plot(style=[':', '--', '.-', '*-'])

背景辅助线

grid 会给 x 方向和 y 方向增加灰色辅助线：

df[:5].plot(grid=True)

图例

可以取消图例：

df[:5].plot(legend=False)

可以反向排序图例：

df[:5].plot(legend='reverse')

图形大小

figsize 参数传入一个元组，可以指定图形的宽高英寸值。

df[:5].plot.bar(figsize=(10.5,5))

当然可以给出全局默认的图形大小：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15.0, 8.0) # 固定显示大小

色系

colormap 指定图形的配色，具体值可参考Matplotlib 库的色系表：

df[:5].plot.barh(colormap='rainbow')

指定绘图引擎

backend 参数可以指定一个新的绘图引擎，默认使用的是 matplotlib。

# 使用 bokeh
import pandas_bokeh
pandas_bokeh.output_notebook() # notebook 展示
df[:15].plot.bar('name', ['Q1', 'Q2'], backend='pandas_bokeh')

matplotlib 其他参数

此外，还支持 matplotlib 库中的其他参数，参见。

df[:10].plot.line(color='k') # 图的颜色
df[:5].plot.bar(rot=45) # 主轴上文字的方向度数

pandas plot 绘图 plot.line 折线图 >

更新时间：2020-11-02 15:49:43 标签：pandas 绘图