1、含义不同：legend参数用于控制图例的显示方式，可以将图例显示在不同的位置，如上方、下方、左侧、右侧等，label参数用于给图形添加标签，可以用于区分不同的数据或曲线。2、作用不用：在Pandas中，可以通过legend函数来设置图，在Pandas中，可以通过plot函数的label参数来设置标签。
df.plot.scatter(x="a", y="b") 2. 可以使用 参数 ax 和 label 设置多组数据 ax = df.plot.scatter(x="a", y="b", color="DarkBlue", label="Group 1") df.plot.scatter(x="c", y="d", color="DarkGreen", label="Group 2", ax=ax) 3. 使用参数 c 可以作为列的名称来为每个点...
df.plot.box(color=color, sym="r+"); 可以转成横向的: df.plot.box(vert=False); 除了box,还可以使用DataFrame.boxplot来画box图: In[42]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(10,5)) In [44]: bp = df.boxplot() boxplot可以使用by来进行分组: df= pd.DataFrame(np.random.rand(10, 2), ...
df.plot.bar(legend=False) 代码语言:javascript 复制 # 图例倒序 df.plot.bar(legend='reverse') 坐标轴文字 细心的朋友可能会发现,在上图中x轴标签数字显示是躺着的,怎么坐起来呢? 那么可以通过参数rot设置文字的角度 代码语言:javascript 复制 # x轴标签旋转角度 df.plot.bar(rot=0) 网格线 默认情况下图表...
1、Series.plot(kind = 'bar') 通常结合value_counts()显示各值的出现频率 除了传入kind参数外,也可以简写为data.plot.bar()的形式,此类方法也适用于其他图形。 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline ...
Legend - 图例 Major tick label - 主刻度标签 Minor tick label - 次刻度标签 Grid - 网格 Line (line plot) - 线 Markers (scatter plot) - 标记 Major tick - 主刻度 Minor tick - 次刻度 Axes - 轴 Spines - 脊 这些基础概念十分有用,希望大家能记住其作用及对应的英文。如果遇到更复杂的需求,可以...
1、plot() 说明 绘图 用法 df.plot( x=None, y=None, kind='line', ax=None, subplots=False, sharex=None, sharey=False, layout=None, figsize=None, use_index=True, title=None, grid=None, legend=True, style=None, logx=False, logy=False, loglog=False, position=None ...
label='销售数量',#对应y在图例上显示的名称 fontsize=15,#字体设置为15 x_compat=True #plot会自动设置日期格式,所以需要放开plot的限制,我们自己手动调整 ) 这样其实就可以了,但是从视觉的角度看,两条不同颜色的线会争夺焦点。 如果我们希望观看者更专注于某一个指标,就可以把另一个指标变成背景,不再是plot...
s1 = Series(np.random.randn(10)).cumsum()s2 = Series(np.random.randn(10)).cumsum()s1.plot(kind='line',label='S1',title='This is demo')s2.plot(label='S2')plt.legend() 通过subplot子图 fig,ax = plt.subplots(2,1) ax[0].plot(s1) ax[1].plot(s2) ...
df.plot.area 11、堆积面积图df.plot.area(stacked=False) 12、散点图ax = df.plot.scatter(x="a", y="b", color="r", label="Group 1",s=90) df.plot.scatter(x="c", y="d", color="g", label="Group 2", ax=ax,s=90)