如何从没有索引的列中获取数据

Question

我是 Python 的初学者，我正在使用 Matplotlib 和 Pandas 创建堆积面积图（例如 https://python-graph-gallery.com/251-stacked-area-chart-with-seaborn-style/）。不幸的是，它不起作用。我有以下包含数据的文件：

现在我需要存储每一列的值，为此我使用以下命令：

    ts_1 = wind_data.Building_1;
    ts_2 = wind_data.Building_2;
    ts_3 = wind_data.Building_3;
    ts_4 = wind_data.Building_4;
    ts_5 = wind_data.Building_5
y= [ts_1, ts_2, ts_3, ts_4, ts_5];

如果我现在在上面示例链接的命令中使用它：

# library
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# Data
x=range(1,6)


# Plot
plt.stackplot(x,y, labels=['A','B','C'])
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

我收到一条错误消息。我认为问题在于，当我读取变量 ts_1 中的单个列时，我并没有单独获得值，我还获得了索引，正如您在这张图片中看到的那样：

如果我只能将值存储在没有索引的列的变量中，我希望我可以创建堆栈图。我该怎么办？

编辑：jupyter 尝试合并 YOLO 的 cmets 的屏幕截图：

Exel 的屏幕截图应该是这样的：

这里是样本数据集：

Building_1  Building_2  Building_3  Building_4  Building_5
7.04    7.04    7.04    7.04    7.04
6.36    6.36    6.36    6.36    6.36
6.4     6.4     6.4     6.4     6.4
6.1     6.1     6.1     6.1     6.1
5.88    5.88    5.88    5.88    5.88
6.18    6.18    6.18    6.18    6.18
6.16    6.16    6.16    6.16    6.16
5.82    5.82    5.82    5.82    5.82
5.28    5.28    5.28    5.28    5.28
4.82    4.82    4.82    4.82    4.82
4.18    4.18    4.18    4.18    4.18
4.02    4.02    4.02    4.02    4.02
4.08    4.08    4.08    4.08    4.08
4.24    4.24    4.24    4.24    4.24
6.24    6.24    6.24    6.24    6.24
8.44    8.44    8.44    8.44    8.44
8.72    8.72    8.72    8.72    8.72
8.06    8.06    8.06    8.06    8.06
7.16    7.16    7.16    7.16    7.16
6.52    6.52    6.52    6.52    6.52
7.16    7.16    7.16    7.16    7.16
7.88    7.88    7.88    7.88    7.88
8.44    8.44    8.44    8.44    8.44
8.56    8.56    8.56    8.56    8.56

考虑到 YOLOS 代码的输出的新屏幕截图：

Answer 1

这是一个简单的方法：

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline

# sample data, in your case this is wind_data
df = pd.DataFrame({'A': [1,2,3], 'B':[2,3,4], 'C': [5,6,7], 'D': [6,7,8]})

# from here, replace df with wind_data 
x = range(df.shape[1])
y = df.values.tolist()

plt.stackplot(x,y, labels=df.columns)
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

或者，您也可以这样做：

wind_data.plot.area() # or you can also do df.plot.area()