在同一张图表上将 Pandas DataFrame 绘制为 Bar 和 Line答案

【问题标题】：Plot Pandas DataFrame as Bar and Line on the same one chart在同一张图表上将 Pandas DataFrame 绘制为 Bar 和 Line
【发布时间】：2014-06-22 07:53:53
【问题描述】：

我正在尝试绘制一个图表，其中第 1 列和第 2 列数据为条形，然后为第 3 列数据绘制线叠加。

我已经尝试了以下代码，但这会创建 2 个单独的图表，但我希望这一切都在一个图表上。

left_2013 = pd.DataFrame({'month': ['jan', 'feb', 'mar', 'apr', 'may', 'jun', 'jul', 'aug', 'sep', 'oct', 'nov', 'dec'],
                     '2013_val': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 9, 6]})

right_2014 = pd.DataFrame({'month': ['jan', 'feb'], '2014_val': [4, 5]})

right_2014_target = pd.DataFrame({'month': ['jan', 'feb', 'mar', 'apr', 'may', 'jun', 'jul', 'aug', 'sep', 'oct', 'nov', 'dec'],
                                   '2014_target_val': [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]})


df_13_14 = pd.merge(left_2013, right_2014, how='outer')
df_13_14_target = pd.merge(df_13_14, right_2014_target, how='outer')
df_13_14_target[['month','2013_val','2014_val','2014_target_val']].head(12)

plt.figure()
df_13_14_target[['month','2014_target_val']].plot(x='month',linestyle='-', marker='o')
df_13_14_target[['month','2013_val','2014_val']].plot(x='month', kind='bar')

这是我目前得到的

【问题讨论】：

我设法使用以下代码 fig, ax = plt.subplots() df_13_14_target[['month','2014_target_val']].plot(x='month',ax= ax, linestyle='--', marker='o', color='r') df_13_14_target[['month','2013_val','2014_val']].plot(x='month',ax=ax, kind='bar') 但是关于如何使线图居中于条形上方的任何想法

标签： python matplotlib charts pandas

【解决方案1】：

DataFrame 绘图方法返回 matplotlib AxesSubplot 或 AxesSubplots 列表。（例如，请参阅 the docs for plot 或 boxplot。）

然后您可以将相同的轴传递给下一个绘图方法（使用ax=ax）以在相同的轴上绘制：

ax = df_13_14_target[['month','2014_target_val']].plot(x='month',linestyle='-', marker='o')
df_13_14_target[['month','2013_val','2014_val']].plot(x='month', kind='bar', 
   ax=ax)

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

left_2013 = pd.DataFrame(
    {'month': ['jan', 'feb', 'mar', 'apr', 'may', 'jun', 'jul', 'aug', 'sep',
               'oct', 'nov', 'dec'],
     '2013_val': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 9, 6]})

right_2014 = pd.DataFrame({'month': ['jan', 'feb'], '2014_val': [4, 5]})

right_2014_target = pd.DataFrame(
    {'month': ['jan', 'feb', 'mar', 'apr', 'may', 'jun', 'jul', 'aug', 'sep',
               'oct', 'nov', 'dec'],
     '2014_target_val': [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13]})

df_13_14 = pd.merge(left_2013, right_2014, how='outer')
df_13_14_target = pd.merge(df_13_14, right_2014_target, how='outer')

ax = df_13_14_target[['month', '2014_target_val']].plot(
    x='month', linestyle='-', marker='o')
df_13_14_target[['month', '2013_val', '2014_val']].plot(x='month', kind='bar',
                                                        ax=ax)

plt.show()

【讨论】：

问题出在索引上。默认情况下， plot 方法设置 use_index=True 来定义 x 轴刻度标签。尝试设置use_index=False，你会得到预期的结果。 API here
有没有办法为线设置不同的轴？假设它具有标准化值，我想在右侧显示另一个 y 轴，限制为 (0, 1) 并让线跟随该轴
use_index=False 如果您的索引值在系列之间不相同，则可能会很危险...
这很酷，但如果索引是 DateTime 则不起作用，比如在绘图之前添加 df_13_14_target['month'] = pd.to_datetime(df_13_14_target['month'], format='%b')。