Thêm nhãn x và y vào lô gấu trúc

Giả sử tôi có đoạn mã sau đây vẽ đồ thị rất đơn giản bằng cách sử dụng gấu trúc:

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')

Làm cách nào để tôi dễ dàng đặt nhãn x và y trong khi duy trì khả năng sử dụng các bản đồ màu cụ thể? Tôi nhận thấy rằng plot()trình bao bọc cho gấu trúc DataFrames không có bất kỳ tham số cụ thể nào cho việc đó.

Các df.plot()chức năng trả về một matplotlib.axes.AxesSubplotđối tượng. Bạn có thể đặt nhãn trên đối tượng đó.

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")

Hoặc, ngắn gọn hơn : ax.set(xlabel="x label", ylabel="y label").

Ngoài ra, nhãn trục x chỉ mục được tự động đặt thành tên Chỉ mục, nếu có. vì vậy df2.index.name = 'x label'cũng sẽ làm việc

Bạn có thể sử dụng làm như thế này:

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()

Rõ ràng là bạn phải thay thế các chuỗi 'xlabel' và 'ylabel' bằng những gì bạn muốn chúng trở thành.

Nếu bạn gắn nhãn các cột và chỉ mục của DataFrame của mình, gấu trúc sẽ tự động cung cấp các nhãn phù hợp:

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')

Trong trường hợp này, bạn vẫn sẽ cần cung cấp nhãn y theo cách thủ công (ví dụ: thông qua plt.ylabelnhư được hiển thị trong các câu trả lời khác).

Có thể đặt cả hai nhãn cùng với axis.setchức năng. Tìm ví dụ:

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()

Đối với trường hợp bạn sử dụng pandas.DataFrame.hist:

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

Lưu ý rằng bạn nhận được một ARRAY của các ô, thay vì một âm mưu. Do đó, để đặt nhãn x, bạn sẽ cần phải làm một cái gì đó như thế này

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

Thế còn ...

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()

pandassử dụng matplotlibcho các ô dữ liệu cơ bản. Vì vậy, nếu bạn đang sử dụng pandascho cốt truyện cơ bản, bạn có thể sử dụng matplotlib để tùy chỉnh cốt truyện. Tuy nhiên, tôi đề xuất một phương pháp thay thế ở đây bằng cách sử dụng seaborncho phép tùy biến cốt truyện nhiều hơn trong khi không đi vào cấp độ cơ bản matplotlib.

Mã làm việc:

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')