Panda grafiğine x ve y etiketleri ekleme

197

Pandaları kullanarak çok basit bir şey çizen aşağıdaki kodu olduğunu varsayalım:

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')

Çıktı

Belirli renk haritalarını kullanma yeteneğimi korurken x ve y etiketlerini nasıl kolayca ayarlayabilirim? plot()Panda DataFrames için sarıcı bunun için herhangi bir parametre almadığını fark ettim .

— Everaldo Aguiar
kaynak

329

df.plot()İşlev bir döner matplotlib.axes.AxesSubplotnesne. Bu nesne üzerindeki etiketleri ayarlayabilirsiniz.

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")

resim açıklamasını buraya girin

Ya da, daha özlü: ax.set(xlabel="x label", ylabel="y label").

Alternatif olarak, dizin x ekseni etiketi, varsa otomatik olarak Dizin adına ayarlanır. bu yüzden df2.index.name = 'x label'de işe yarar.

— TomAugspurger
kaynak

71

x ve y etiketlerinin bağımsız değişken olarak eklenememesinin belirli bir nedeni var pd.plot()mı? pd.plot()Üzerindeki ek kısaltma göz önüne alındığında, plt.plot()aramak yerine daha da özlü hale getirmek mantıklı görünmektedir ax.set_ylabel().

— Chrispy

Yaptığımda ax.set_ylabel("y label")bir hata döndürüyor 'list' object is not callable. Herhangi bir fikir?

— Defter Yu

İlginç. Sürüme bağlı olup olmadığını bilmiyorum ama yapmam gerekecek ax.axes.set_ylabel("y label").

— Ledger Yu

2

Sanırım ax.set(xlabel='...)bu cevabı daha yükseğe koyabilirsiniz, çünkü grafiği geçebilir . Ortak kullanım alanı olan her iki ekseni ayarlamak gerçekten de en özlü yaklaşımdır.

— poulter7

Konumu nasıl ayarlıyorsunuz?

— Odisseo

44

Bunu şu şekilde kullanabilirsiniz:

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()

Açıkçası 'xlabel' ve 'ylabel' dizelerini olmasını istediğiniz dizelerle değiştirmeniz gerekir.

— jesukumar
kaynak

Ayrıca , daha önce değil plt.xlabel()sonra çağırmanız gerekir df.plot(), aksi takdirde iki parsel alırsınız - çağrılar "önceki" bir arsa değiştirir. Aynı şey için de geçerli plt.title().

— Tomasz Gandor

30

DataFrame'inizin sütunlarını ve dizinini etiketlerseniz, pandalar otomatik olarak uygun etiketleri sağlar:

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')

resim açıklamasını buraya girin

Bu durumda, yine de y-etiketlerini manuel olarak sağlamanız gerekir (örneğin, plt.ylabeldiğer yanıtlarda gösterildiği gibi yoluyla ).

— shoyer
kaynak

şu anda, bu 'DataFrame'den otomatik besleme' çalışmıyor. Ben sadece denedim (pandalar sürüm 0.16.0, matplotlib 1.4.3) ve arsa doğru üretiyor, ancak eksenlerde etiket yok.

— szeitlin

1

@szeitlin panda github sayfasında bir hata raporu dosyalayabilir misiniz? github.com/pydata/pandas/issues

— shoyer

biliyor musunuz, bugün en azından xlabel çalışıyor. belki de dün kullandığım veri çerçevesinde garip bir şeyler vardı (?). eğer yeniden üretebilirsem, dosyalayacağım!

— szeitlin

20

Her iki etiketi axis.setişlevle birlikte ayarlamak mümkündür . Örneği arayın:

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()

— Huzur
kaynak

3

.set(xlabel='x axis', ylabel='y axis')Çözümü seviyorum çünkü set_xlabel ve set_ylabel çizim yöntemlerinin aksine hepsini tek bir satıra koymamı sağlıyor. Neden hepsi (set yöntemi dahil, bu arada) arsa nesnesini veya en azından ondan miras bir şey döndürmüyor merak ediyorum.

— hataya dayanıklı

14

Kullandığınız durumlar için pandas.DataFrame.hist:

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

Bir komplodan ziyade bir dizi ARRAY aldığınızı unutmayın. Bu nedenle x etiketini ayarlamak için böyle bir şey yapmanız gerekir

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

— Selah
kaynak

10

ne dersin ...

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()

— Dror Hilman
kaynak

2

pandasmatplotlibtemel veri çerçevesi grafikleri için kullanır . Yani, pandastemel çizim için kullanıyorsanız, çizim özelleştirme için matplotlib kullanabilirsiniz. Ancak, burada seaborntemel seviyeye girerken arsanın daha fazla özelleştirilmesini sağlayan alternatif bir yöntem öneriyorum matplotlib.

Çalışma Kodu:

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')

— Dr. Arslan
kaynak