pandas.DataFrame.plot.line#

DataFrame.plot.line(x=None, y=None, color=None, **kwargs)[source]#

将 Series 或 DataFrame 绘制为折线图。

此函数可用于使用 DataFrame 的值作为坐标来绘制线图。

参数:
x标签或位置，可选

允许将一列绘制到另一列。如果未指定，则使用 DataFrame 的索引。

y标签或位置，可选

允许将一列绘制到另一列。如果未指定，则使用所有数值列。

color字符串，类数组，或字典，可选

DataFrame 各列的颜色。可能的值包括：

  • 单个颜色字符串，可通过名称、RGB 或 RGBA 代码引用，例如“red”或“#a98d19”。

  • 一组颜色字符串，可通过名称、RGB 或 RGBA 代码引用，将依次用于每个列。例如，如果列表中有 [‘green’,’yellow’]，则每列的线图将分别以绿色或黄色填充。如果只有一个列要绘制，则只使用颜色列表中的第一个颜色。

  • 形式为 {列名 : 颜色} 的字典，以便每列将相应地着色。例如，如果您的列名为 a 和 b，则传入 {‘a’: ‘green’, ‘b’: ‘red’} 将使列 a 的线图显示为绿色，列 b 的线图显示为红色。

**kwargs

其他关键字参数记录在 DataFrame.plot() 中。

返回:
matplotlib.axes.Axes 或其 np.ndarray

当 subplots=True 时，将返回一个 ndarray，其中每个列对应一个 matplotlib.axes.Axes。

另请参阅

matplotlib.pyplot.plot

将 y 与 x 绘制成线和/或标记。

示例

>>> s = pd.Series([1, 3, 2])
>>> s.plot.line()
../../_images/pandas-DataFrame-plot-line-1.png

以下示例显示了一些动物多年来的种群数量。

>>> df = pd.DataFrame(
...     {
...         "pig": [20, 18, 489, 675, 1776],
...         "horse": [4, 25, 281, 600, 1900],
...     },
...     index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014],
... )
>>> lines = df.plot.line()
../../_images/pandas-DataFrame-plot-line-2.png

带有子图的示例，因此会返回一个轴数组。

>>> axes = df.plot.line(subplots=True)
>>> type(axes)
<class 'numpy.ndarray'>
../../_images/pandas-DataFrame-plot-line-3.png

让我们重复同一个示例，但为每列（在本例中为每种动物）指定颜色。

>>> axes = df.plot.line(
...     subplots=True, color={"pig": "pink", "horse": "#742802"}
... )
../../_images/pandas-DataFrame-plot-line-4.png

以下示例显示了两种种群数量之间的关系。

>>> lines = df.plot.line(x="pig", y="horse")
../../_images/pandas-DataFrame-plot-line-5.png
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