Pandas plot绘图功能怎么使用（） _PythonPandas

它用于使用matplotlib / pylab绘制DataFrame的图。每种绘图类型在DataFrame.plot访问器上都有一个对应的方法：df.plot(kind =’ line’ ), 通常等效于df.plot.line()。
句法：

DataFrame.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, xticks=None, yticks=None, xlim=None, ylim=None, rot=None, fontsize=None, colormap=None, table=False, yerr=None, xerr=None, secondary_y=False, sort_columns=False, **kwds)

参数：
数据：DataFrame
x：表示标签或位置, 默认值无
y：表示标签, 位置或标签列表, 位置, 默认值无
它允许绘制一列相对于另一列。
种类：str

‘ line’ ：折线图(默认)
‘ bar’ ：垂直条形图
‘ barh’ ：水平条形图
‘ hist’ ：直方图
‘ box’ ：箱线图
‘ where’ ：内核密度估计图
“ 密度” ：与” 位置” 相同
‘ area’ ：面积图
‘ pie’ ：饼图
‘ 散点图’ ：散点图
‘ hexbin’ ：六边形图

ax：matplotlib轴对象, 默认值无
子图：布尔值, 默认为False
为每列分别创建子图
sharex：如果ax为None, 则返回布尔值和默认值True, 否则返回False。
如果子图= True, 则它共享x轴并将一些x轴标签设置为不可见；
如果ax为None, 则其默认值为True；否则为false。否则, 如果传递了斧头, 则返回false。如果在轴和共享轴上同时传递True, 则它将更改所有x轴标签。
sharey：它还返回一个布尔值, 默认值为False。
如果subplots = True, 则它共享y轴并将一些y轴设置为不可见的标签。
layout：这是一个可选参数, 它引用子图的布局的元组。
figsize：表示以英寸为单位的元组(宽度, 高度)。
use_index：返回布尔值；默认值为True。
它使用索引作为X轴的刻度。
title：指定义图标题的字符串或列表。如果我们传递一个字符串, 它将在图的顶部打印字符串。如果我们通过一个列表并将子图作为True传递, 它将在相应的子图中将列表中的每个项目打印出来。
grid：返回布尔值, 默认值为” 无” 。它定义了轴线网格线。
图例：返回False / True /’ reverse’ 并将图例放置在轴子图上。
样式：返回列表或字典。它定义每列的matplotlib线条样式。
logx：返回布尔值；默认值为False。
它通常在x轴上使用对数刻度。
类型：返回布尔值；默认值为False。
通常, 它在y轴上使用对数缩放。
loglog：返回布尔值；默认值为False。
它在x和y轴上都使用对数缩放
xticks：指的是由用于xticks的值组成的序列。
yticks：是指由要用于yticks的值组成的序列。
xlim：包含2个元组/列表。
ylim：包含2个元组/列表
rot：指整数。默认值无
通常旋转刻度线(xticks表示垂直, yticks表示水平图)
fontsize：是指整数值；默认值为无。
它的主要任务是为xticks和yticks指定字体大小。
colormap：指的是str或matplotlib colormap对象, 默认值为None。
它提供了颜色图以选择颜色。如果值是字符串, 则会从matplotlib中加载具有该名称的颜色图。
colorbar：它是一个可选参数, 返回布尔值。
如果值为True, 则绘制颜色条(仅与” 散布” 和” 六边形” 图有关)
位置：指浮点值。
它的主要任务是为条形图布局指定相对路线。其值的范围是0(左/底端)到1(右/上端)。默认值为0.5(中心)。
表：返回布尔值, Series或DataFrame, 默认值为False
如果值为True, 则使用DataFrame中的数据绘制一张表。
如果我们传递Series或DataFrame, 它将传递数据以绘制表格。
yerr：指DataFrame, Series, 类数组, dict和str。
xerr：与yerr相同。
stacked：返回布尔值；行中的默认值为False,
条形图, 面积图为True。如果值为True, 它将创建一个堆积图。
sort_columns：返回布尔值；默认值为False
它对列名称进行排序以确定图的顺序
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
【Pandas plot绘图功能怎么使用（）】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。
例：

# import libraries import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as npp = pd.Series(np.random.randn(2000), index = pd.date_range( '2/2/2000', periods = 2000)) p = ts.cumsum() p.plot() plt.show()

输出