使用 pandas 绘图方法设置图形大小时的不一致

Question

我正在尝试使用 pandas 数据框的 plot 方法的便利性，同时调整生成的图形的大小。 （我将这些数字保存到文件中，并在 Jupyter 笔记本中内联显示它们）。我发现下面的方法大部分时间都是成功的，除非我在同一个图表上绘制两条线 - 然后图形回到默认大小。

我怀疑这可能是由于系列图和数据帧图之间的差异。

设置示例代码：

data = {
    'A': 90 + np.random.randn(366),
    'B': 85 + np.random.randn(366)
}

date_range = pd.date_range('2016-01-01', '2016-12-31')

index = pd.Index(date_range, name='Date')

df = pd.DataFrame(data=data, index=index)

控制 - 此代码产生预期结果（宽图）：

fig = plt.figure(figsize=(10,4))

df['A'].plot()
plt.savefig("plot1.png")
plt.show()

结果：

绘制两条线 - 图形大小不是 (10,4)

fig = plt.figure(figsize=(10,4))

df[['A', 'B']].plot()
plt.savefig("plot2.png")
plt.show()

结果：

这样做的正确方法是什么，以便无论选择的系列数量如何，图形大小都是一致的？

Answer 1

这两种情况不同的原因有点隐藏在pandas.DataFrame.plot()的逻辑里面。正如在the documentation 中看到的那样，此方法允许传递大量参数，以便处理各种不同的情况。

在第一种情况下，您通过 fig = plt.figure(figsize=(10,4)) 创建一个 matplotlib 图形，然后绘制一个单列 DataFrame。现在 pandas 绘图函数的内部逻辑是检查 matplotlib 状态机中是否已经存在一个图形，如果是，则使用它的当前轴将列值绘制到它。这按预期工作。

但是在第二种情况下，数据由两列组成。有几种方法可以处理这样的图，包括使用具有共享或非共享轴的不同子图等。为了让 pandas 能够应用任何这些可能的要求，默认情况下它会创建一个新的图形可以添加要绘制的轴。除非您指定 figsize 参数，否则新图形不会知道现有图形及其大小，而是具有默认大小。

在 cmets 中，您说可能的解决方案是使用 df[['A', 'B']].plot(figsize=(10,4))。这是正确的，但是您需要省略初始图形的创建。否则它将产生 2 个数字，这可能是不希望的。在笔记本中这将是不可见的，但如果您将其作为通常的 python 脚本运行，最后带有plt.show()，将会打开两个图形窗口。

所以让 pandas 处理图形创建的解决方案是

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({"A":[2,3,1], "B":[1,2,2]})
df[['A', 'B']].plot(figsize=(10,4))

plt.show()

避免创建新图形的一种方法是将ax 参数提供给pandas.DataFrame.plot(ax=ax) 函数，其中ax 是外部创建的轴。该轴可以是您通过plt.gca() 获得的标准轴。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({"A":[2,3,1], "B":[1,2,2]})
plt.figure(figsize=(10,4))
df[['A', 'B']].plot(ax = plt.gca())

plt.show()

或者使用answer from PaulH中看到的更面向对象的方式。

Answer 2

始终明确直接地对您的 Figure 和 Axes 对象进行操作。不要依赖pyplot 状态机。在您的情况下，这意味着：

fig1, ax1 = plt.subplots(figsize=(10,4))
df['A'].plot(ax=ax1)
fig1.savefig("plot1.png")


fig2, ax2 = plt.figure(figsize=(10,4)) 
df[['A', 'B']].plot(ax=ax2)
fig2.savefig("plot2.png")

plt.show()