matplotlib 多 Y 轴熊猫图

Question

有人可以告诉我如何绘制多个 Y 轴图吗？

这是下面一些虚构的数据，我怎么能把Temperature放在自己的Y轴上，Pressure放在自己的Y轴上，然后把Value1和Value2放在自己的Y轴上相同 Y 轴。我正在尝试使用相同的外观和感觉of this SO post answer。感谢您提供任何提示，我不明白 ax3 = ax.twinx() 过程，就像我需要为我需要的每个单独的 Y 轴图定义一个 ax.twinx() 吗？

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt



rows,cols = 8760,4
data = np.random.rand(rows,cols) 
tidx = pd.date_range('2019-01-01', periods=rows, freq='H') 
df = pd.DataFrame(data, columns=['Temperature','Value1','Pressure','Value2'], index=tidx)


# using subplots() function
fig, ax = plt.subplots(figsize=(25,8))
plt.title('Multy Y Plot')
 
ax2 = ax.twinx()    
ax3 = ax.twinx()    
ax4 = ax.twinx()

plot1, = ax.plot(df.index, df.Temperature)
plot2, = ax2.plot(df.index, df.Value1, color = 'r')
plot3, = ax3.plot(df.index, df.Pressure, color = 'g')
plot4, = ax4.plot(df.index, df.Value2, color = 'b')

ax.set_xlabel('Date')
ax.set_ylabel('Temperature')
ax2.set_ylabel('Value1')
ax3.set_ylabel('Pressure')
ax4.set_ylabel('Value2')


plt.legend([plot1,plot2,plot3,plot4],list(df.columns))

# defining display layout
plt.tight_layout()

# show plot
plt.show()

这将输出在同一侧混乱的所有内容，没有单独的 Y 轴用于压力、Value1 和 Value2。

Answer 1

您将 4 个不同的地块合二为一，这没有帮助。我建议将其分成 2 个带有共享 x 轴“日期”的图：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

rows,cols = 8760,4
data = np.random.rand(rows,cols) 
tidx = pd.date_range('2019-01-01', periods=rows, freq='H') 
df = pd.DataFrame(data, columns=['Temperature','Value1','Pressure','Value2'], index=tidx)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(25,8))
plt.title('Multy Y Plot')
 
ax1b = ax1.twinx()    
plot1a, = ax1.plot(df.index, df.Temperature)
plot1b, = ax1b.plot(df.index, df.Pressure, color='r')

ax1.set_ylabel('Temperature')
ax1b.set_ylabel('Pressure')

ax2b = ax2.twinx() 
plot2a, = ax2.plot(df.index, df.Value1, color='k')
plot2b, = ax2b.plot(df.index, df.Value2, color='g')

ax2.set_xlabel('Date')
ax2.set_ylabel('Value1')
ax2b.set_ylabel('Value2')


plt.legend([plot1a, plot1b, plot2a, plot2b], df.columns)

# defining display layout
plt.tight_layout()

# show plot
plt.show()

在这里，我在第一个图（顶部）温度和压力以及第二个图（底部）值 1 和值 2 中添加了值。通常，我们在同一个图中添加了比较有意义的东西相同的 x 轴。压力和温度是一个有效的组合，这就是我将这两者结合在一起的原因。但你可以随心所欲。

Answer 2

下面这个答案使用mpatches是如何在同一轴上制作Value1和Value2的子图。这篇文章的解决方案在不同的轴上有Value1 和Value2 的子图。感谢@tzinie 的帮助！

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.patches as mpatches


rows,cols = 8760,4
data = np.random.rand(rows,cols) 
tidx = pd.date_range('2019-01-01', periods=rows, freq='H') 
df = pd.DataFrame(data, columns=['Temperature','Value1','Pressure','Value2'], index=tidx)
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(25,8))
plt.title('Multy Y Plot')
 
ax1b = ax1.twinx()    
plot1a, = ax1.plot(df.index, df.Temperature, color='r') # red
plot1b, = ax1b.plot(df.index, df.Pressure, color='b') # blue

ax1.set_ylabel('Temperature')
ax1b.set_ylabel('Pressure')


ax2.plot(df.index, df.Value1, color='k') # black
ax2.plot(df.index, df.Value2, color='g') # green
ax2.set_xlabel('Date')
ax2.set_ylabel('Value1 & Value2')


red_patch = mpatches.Patch(color='red', label='Temperature')
blue_patch = mpatches.Patch(color='blue', label='Pressure')
green_patch = mpatches.Patch(color='green', label='Value2')
black_patch = mpatches.Patch(color='black', label='Value1')
plt.legend(handles=[red_patch,blue_patch,green_patch,black_patch])

# defining display layout
#plt.tight_layout()

# show plot
plt.show()