将 x 和 y 标签添加到熊猫图

Question

假设我有以下代码，它使用 pandas 绘制了一些非常简单的东西：

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')

如何在保留使用特定颜色图的能力的同时轻松设置 x 和 y 标签？我注意到 pandas DataFrames 的 plot() 包装器不采用任何特定的参数。

Answer 1

df.plot() 函数返回一个matplotlib.axes.AxesSubplot 对象。您可以在该对象上设置标签。

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")

或者，更简洁：ax.set(xlabel="x label", ylabel="y label")。

或者，索引 x 轴标签会自动设置为索引名称（如果有的话）。所以df2.index.name = 'x label' 也可以。

Answer 2

你可以这样做：

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()

显然，您必须将字符串“xlabel”和“ylabel”替换为您想要的字符串。

Answer 3

如果您为 DataFrame 的列和索引添加标签，pandas 会自动提供适当的标签：

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')

在这种情况下，您仍然需要手动提供 y 标签（例如，通过plt.ylabel，如其他答案所示）。

Answer 4

可以将两个标签与axis.set 函数一起设置。查找示例：

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()

Answer 5

对于您使用pandas.DataFrame.hist的情况：

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

请注意，您会得到一个 ARRAY 的图，而不是一个图。因此，要设置 x 标签，您需要执行以下操作

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

Answer 6

怎么样...

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()

Answer 7

在 Pandas 版本 1.10 中，您可以在方法 plot 中使用参数 xlabel 和 ylabel：

df.plot(xlabel='X Label', ylabel='Y Label', title='Plot Title')

Answer 8

pandas 使用matplotlib 绘制基本数据框图。因此，如果您使用 pandas 进行基本绘图，您可以使用 matplotlib 进行绘图自定义。但是，我在这里提出了一种使用seaborn 的替代方法，它允许对绘图进行更多自定义，而不是进入matplotlib 的基本级别。

工作代码：

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')