plot(secondary_y=["A", "B"], mark_right=False); 坐标文字调整 使用时间做坐标的时候,因为时间太长,导致x轴的坐标值显示不完整,可以使用x_compat=True 来进行调整: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [133]: plt.figure(); In [134]: df["A"].plot(x_compat=True); 如果...
问如何在secondary_y中使用Seaborn + Pandas进行绘图时消除网格线EN可以在打印后取出轴对象，并在两个轴...
要在次要 y 轴上绘制数据,请使用 secondary_y 关键字: In [132]: df["A"].plot(); In [133]: df["B"].plot(secondary_y=True, style="g"); 要在DataFrame 中绘制某些列,请将列名传递给 secondary_y 关键字: In [134]: plt.figure(); In [135]: ax = df.plot(secondary_y=["A", "...
stacked:是否堆积,在折线图和柱状图中默认为False,在区域图中默认为Truesort_columns:对列名称进行排序,默认为Falsesecondary_y:设置第二个y轴(右辅助y轴),默认为Falsemark_right : 当使用secondary_y轴时,在图例中自动用“(right)”标记列标签 ,默认Truex_compat:适配x轴刻度显示,默认为False。设置True可优化时...
secondary_y:返回布尔值或序列;默认值为False。 它检查是否在次要y轴上绘制。如果是列表/元组, 它将在次要y轴上绘制列表/元组的列 mark_right:返回布尔值;默认值是true。 在使用secondary_y轴时使用, 自动在图例中用”(右)”标记列标签 ‘** kwds’:这是一个可选参数, 表示传递给matplotlib绘图方法的选项。
mark_right : 当使用secondary_y轴时,在图例中自动用“(right)”标记列标签 ,默认True x_compat:适配x轴刻度显示,默认为False。设置True可优化时间刻度的显示 10.cumsum() cumsum函数是pandas的累加函数,用来求列的累加值。 DataFrame.cumsum(axis=None, skipna=True, args, kwargs) axis:{索引(0),列(1)}...
xerr=None, stacked=True/False, sort_columns=False,secondary_y=False, mark_right=True, **kwds) 1.1 参数介绍 x和y:表示标签或者位置,用来指定显示的索引,默认为None kind:表示绘图的类型,默认为line,折线图 line:折线图 bar/barh:柱状图(条形图),纵向/横向 ...
请注意,使用DataFrame创建饼图需要通过y参数指定目标列或subplots=True。当指定y时,将绘制所选列的饼图。如果指定了subplots=True,将为每列绘制饼图子图。默认情况下,每个饼图中都会绘制图例;指定legend=False以隐藏图例。 In [87]: df = pd.DataFrame(...: 3 * np.random.rand(4, 2), index=["a", "...
secondary_y:一个布尔值或者一个整数序列。如果为True,则y轴绘制在右侧 mark_right:一个布尔值,如果为True且secondary_y=True,则在图例中标记为right kwds:传递给matplotlib中的plot函数的其他关键字参数 在DataFrame.plot中,下面的参数意义为: x:label或者position y: label或者position subplots:一个布尔值,如果为...
xerr=xerr, label=label, secondary_y=secondary_y, **kwds) --- 绘图时函数的各个参数的解释: kind:画图的种类,可以是 line(默认), ax:要在其上进行绘制的matplotlib.subplot对象,如果没有,则使用默认的subplot对象。 ‘bar’or‘barh’for bar plots,bar表示垂直柱状图,barh表示水平柱状图 ‘hist’...