pandas.core.groupby.DataFrameGroupBy.plot #

属性 DataFrameGroupBy。情节[来源] #

绘制系列或数据框的图。

使用选项指定的后端plotting.backend。默认情况下，使用 matplotlib。

参数：

数据系列或数据框

调用该方法的对象。

x标签或位置，默认 None

仅当数据是 DataFrame 时才使用。

y标签、位置或标签、位置列表，默认无

允许绘制一列与另一列的图。仅当数据是 DataFrame 时才使用。

善良的str

产生的情节类型：

'line' ：线图（默认）
'bar'：垂直条形图
'barh'：水平条形图
‘hist’：直方图
'盒子'：箱线图
'kde'：核密度估计图
'密度'：与'kde'相同
'面积'：面积图
'pie'：饼图
'scatter' ：散点图（仅限 DataFrame）
'hexbin' ：hexbin 图（仅限 DataFrame）

ax matplotlib 轴对象，默认 None

当前图形的轴。

子图bool 或可迭代序列，默认 False

是否将列分组为子图：

False：不会使用子图
True：为每列制作单独的子图。
列标签的可迭代序列：为每组列创建一个子图。例如[('a', 'c'), ('b', 'd')]将创建 2 个子图：一个包含列“a”和“c”，另一个包含列“b”和“d” 。未指定的其余列将绘制在其他子图中（每列一个）。

1.5.0 版本中的新增内容。

sharex bool，如果 ax 为 None，则默认为 True，否则为 False

如果是subplots=True，则共享x轴，并将部分x轴标签设置为不可见；如果 ax 为 None，则默认为 True，否则如果传入 axe，则默认为 False；请注意，传入 axy 和 sharex=True将会更改图中所有轴的所有 x 轴标签。

sharey bool, 默认 False

在这种情况下subplots=True，共享 y 轴并将一些 y 轴标签设置为不可见。

布局元组，可选

（行，列）用于子图的布局。

FigSize一个元组（宽度，高度），以英寸为单位

图形对象的大小。

use_index bool, 默认 True

使用索引作为 x 轴的刻度。

标题str 或列表

用于情节的标题。如果传递了字符串，则在图的顶部打印该字符串。如果传递了列表并且subplots为 True，则在相应子图上方打印列表中的每个项目。

grid bool, 默认 None (matlab 风格默认)

轴网格线。

legend bool 或 {'reverse'}

将图例放在轴子图上。

样式列表或字典

每列的 matplotlib 线条样式。

logx bool 或 'sym'，默认 False

在 x 轴上使用对数缩放或符号对数缩放。

logy bool 或 'sym' 默认 False

在 y 轴上使用对数缩放或符号对数缩放。

loglog bool 或 'sym'，默认 False

在 x 和 y 轴上使用对数缩放或符号对数缩放。

xticks序列

用于 xticks 的值。

yticks序列

用于 yticks 的值。

xlim 2元组/列表

设置当前轴的 x 限制。

ylim 2 元组/列表

设置当前轴的 y 限制。

xlabel标签，可选

用于 x 轴上的 xlabel 的名称。默认使用索引名称作为 xlabel，或平面图的 x 列名称。

版本 2.0.0 中更改：现在适用于直方图。

ylabel标签，可选

用于 y 轴上的 ylabel 的名称。默认情况下将不显示 ylabel，或者平面图的 y 列名称。

版本 2.0.0 中更改：现在适用于直方图。

rot浮动，默认 None

刻度的旋转（xticks 表示垂直图，yticks 表示水平图）。

字体大小浮动，默认无

xticks 和 yticks 的字体大小。

colormap str 或 matplotlib 颜色图对象，默认 None

用于从中选择颜色的颜色图。如果是字符串，则从 matplotlib 加载具有该名称的颜色图。

颜色条布尔值，可选

如果为 True，则绘制颜色条（仅与“散点图”和“十六进制图”相关）。

位置浮动

指定条形图布局的相对对齐方式。从 0（左/底端）到 1（右/顶端）。默认值为 0.5（中心）。

table bool，Series 或 DataFrame，默认 False

如果为 True，则使用 DataFrame 中的数据绘制表格，并且数据将被转置以满足 matplotlib 的默认布局。如果传递了 Series 或 DataFrame，则使用传递的数据绘制表格。

yerr DataFrame、系列、类数组、dict 和 str

有关详细信息，请参阅使用误差线绘图。

xerr DataFrame、系列、类数组、dict 和 str

相当于yerr。

stacked bool，在线图和条形图中默认为 False，面积图中默认为 True

如果为 True，则创建堆积图。

secondary_y布尔值或序列，默认 False

如果是列表/元组，是否在辅助 y 轴上绘制，哪些列要在辅助 y 轴上绘制。

mark_right bool, 默认 True

使用 secondary_y 轴时，自动在图例中用“（右）”标记列标签。

include_bool bool，默认为False

如果为 True，则可以绘制布尔值。

后端str，默认无

要使用的后端而不是选项中指定的后端 plotting.backend。例如，“matplotlib”。或者，要plotting.backend为整个会话指定，请设置pd.options.plotting.backend。

**夸格

传递给 matplotlib 绘图方法的选项。

返回：

matplotlib.axes.Axes或其中的 numpy.ndarray: 如果后端不是默认的 matplotlib，则返回值将是后端返回的对象。

笔记

有关此主题的更多信息，请参阅在线 matplotlib 文档
如果kind = 'bar' 或 'barh'，您可以通过位置关键字指定条形图布局的相对对齐方式。从 0（左/底端）到 1（右/顶端）。默认值为 0.5（中心）

例子

对于系列：

>>> ser = pd.Series([1, 2, 3, 3])
>>> plot = ser.plot(kind='hist', title="My plot")

../../_images/pandas-core-groupby-DataFrameGroupBy-plot-1.png

对于数据框：

>>> df = pd.DataFrame({'length': [1.5, 0.5, 1.2, 0.9, 3],
...                   'width': [0.7, 0.2, 0.15, 0.2, 1.1]},
...                   index=['pig', 'rabbit', 'duck', 'chicken', 'horse'])
>>> plot = df.plot(title="DataFrame Plot")

../../_images/pandas-core-groupby-DataFrameGroupBy-plot-2.png

对于系列分组依据：

>>> lst = [-1, -2, -3, 1, 2, 3]
>>> ser = pd.Series([1, 2, 2, 4, 6, 6], index=lst)
>>> plot = ser.groupby(lambda x: x > 0).plot(title="SeriesGroupBy Plot")

../../_images/pandas-core-groupby-DataFrameGroupBy-plot-3.png

对于 DataFrameGroupBy：

>>> df = pd.DataFrame({"col1" : [1, 2, 3, 4],
...                   "col2" : ["A", "B", "A", "B"]})
>>> plot = df.groupby("col2").plot(kind="bar", title="DataFrameGroupBy Plot")

../../_images/pandas-core-groupby-DataFrameGroupBy-plot-4_00.png

../../_images/pandas-core-groupby-DataFrameGroupBy-plot-4_01.png