pandas.DataFrame.plot.line

DataFrame.plot.line(x=None, y=None, **kwargs)

将系列或数据帧绘制为线条。

此函数对于使用DataFrame的值作为坐标绘制线条很有用。

参数

x标签或位置，可选

允许绘制一列与另一列的对比图。如果未指定，则使用DataFrame的索引。

y标签或位置，可选

允许绘制一列与另一列的对比图。如果未指定，则使用所有数字列。

color字符串、类似数组或dict，可选

DataFrame的每个列的颜色。可能的值包括：

• 由名称、RGB或RGBA代码引用的单个颜色串，

  例如‘red’或‘#a98d19’。

• 按名称、RGB或RGBA引用的颜色串序列

  代码，它将递归地用于每一列。例如 [“绿色”、“黄色”] 每一列的行将交替以绿色或黄色填充。如果只有一列要打印，则仅使用颜色列表中的第一种颜色。

• {列名}形式的词典COLOR}，这样每列都将

  相应地涂上颜色。例如，如果您的列被调用 a 和 b ，然后传递{‘a’：‘green’，‘b’：‘red’}将为列的线条上色 a 以绿色和列线条表示 b 穿红色的。

1.1.0 新版功能.

**kwargs

中记录了其他关键字参数 DataFrame.plot() 。

退货

Matplotlib.axs.或其中的np.ndarray

Ndarray与一个一起返回 matplotlib.axes.Axes 每列当 subplots=True 。

参见

matplotlib.pyplot.plot

将y与x绘制为线条和/或标记。

示例

>>> s = pd.Series([1, 3, 2])
>>> s.plot.line()
<AxesSubplot:ylabel='Density'>

下面的例子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()

一个带有子图的示例，因此返回一个轴数组。

>>> axes = df.plot.line(subplots=True)
>>> type(axes)
<class 'numpy.ndarray'>

让我们重复相同的示例，但为每列指定颜色(在本例中，为每种动物指定颜色)。

>>> axes = df.plot.line(
...     subplots=True, color={"pig": "pink", "horse": "#742802"}
... )

下面的示例显示了这两个群体之间的关系。

>>> lines = df.plot.line(x='pig', y='horse')

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pandas.DataFrame.plot.kde

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