通过 matplotlib 中的列值更改图例条目

Question

我在更改 matplotlib 图表中图例中的标签时遇到了很多困难。 这是我的图表：

我想更改图例，以便标签将基于列名称中名为“名称”的列中的值。

这就是我创建原始图表的方式：

ax = plt.figure()
df.iloc[3000:3005,:].loc[:,float_cols].T.plot(figsize=(10,6))
plt.title('title',size=(20))
plt.ylabel('Y', size=(14))
plt.xlabel('x', size=(14))

这就是我尝试将图例更改为列名的方式：

targets = df['name']

ax = plt.figure()
df.iloc[3000:3005,:].loc[:,float_cols].T.plot(figsize=(10,6).label=targets)
plt.title('title',size=(20))
plt.ylabel('Y', size=(14))
plt.xlabel('x', size=(14))

但它没有用。我也尝试过其他方法，比如使用 plt.legend，但没有奏效。

我的最终目标：将图例更改为具有基于这些观察名称的标签（来自列名）

编辑：我试过了：

plt.figure()
for i in range(df.shape[1]):
  plt.plot(df, df.iloc[3000:3005,:].loc[:,float_cols], label = df.columns['name'])

plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

但它没有工作得到这个错误：

IndexError: 只有整数、切片 (:)、省略号 (...)、 numpy.newaxis (None) 和整数或布尔数组是有效的索引

也试过这个：

plt.figure()
for i in range(df.shape[1]):
  plt.plot(df, df.iloc[3000:3005,:].loc[:,float_cols], label = df.columns[i])

plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

但也报错：

ValueError: x 和 y 必须具有相同的第一维，但具有形状 (8606, 444) 和 (5, 438)

编辑 2：试过这个：

targets = df['name']

plt.figure()
for i in range(df.shape[1]):
    plt.plot(df.iloc[3000:3005,:], label = targets[i])

plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

得到错误：

在 3 plt.figure() 4 for i in range(df.shape1): ----> 5 plt.plot(df.iloc[3000:3005,:], label = targets[i]) 6 7 plt.legend()

~.conda\envs\reut\lib\site-packages\pandas\core\series.py 在 getitem（自我，钥匙） 第869章 870尝试： --> 871 结果 = self.index.get_value(self, key) 872 873 如果不是 is_scalar（结果）：

~.conda\envs\reut\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py 在 get_value（自我，系列，键）4403 k = self._convert_scalar_indexer(k, kind="getitem") 4404 尝试： -> 4405 return self._engine.get_value(s, k, tz=getattr(series.dtype, "tz", None)) 4406 除了 KeyError as e1: 4407 if len(self) > 0 and (self.holds_integer() 或 self.is_boolean())：

pandas_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_value()

pandas_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas_libs\hashtable_class_helper.pxi 在 pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

pandas_libs\hashtable_class_helper.pxi 在 pandas._libs.hashtable.Int64HashTable.get_item()

密钥错误：0

Answer 1

使用 matplotlib 正则 plt.plot():

import matplotlib.pyplot as plot
import pandas as pd
import numpy as np

x = np.linspace(0, 10, 100)

targets = ['cos(x)', 'sin(x)', 'cos(x) + sin(x)']
d = {'col1': np.cos(x), 'col2': np.sin(x), 'col3': np.sin(x) + np.cos(x)}
df = pd.DataFrame(data = d)

plt.figure()
for i in range(df.shape[1]):
  plt.plot(x, df.iloc[:,i], label = targets[i])

plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()

您可以将targets 更改为您想要的任何内容，包括df['name']，具体取决于您的数据框的组织。

最后，如果您没有 x 向量，只需使用 plt.plot( df.iloc[:,i], label = targets[i])，它会根据位置索引绘制您的数据，就像您问题中的示例一样。

根据 cmets 和聊天中的讨论进行编辑：

对于您的情况，您可以尝试类似的方法：

indexes_wanted = [2000, 100, 3200]
targets = df['names']

plt.figure()
for i in indexes_wanted:
  plt.plot(x, df.iloc[i, :][float_cols], label = targets.iloc[i])

plt.legend()
plt.tight_layout()
plt.show()