我有一個大約有 100 列的大資料框，我試圖在一張圖中繪制所有時間序列。有沒有一種簡單的方法來處理它，而無需手動指定每個 y 軸？
這將是一個簡單的例子，這些時間序列：02K W，03K W，和04K W：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df1 = pd.DataFrame({
'Date':['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
'index':[0, 1, 2, 3, 4],
'02K W':[3.5, 0.1, 3, 'nan', 0.2],
'03K W':[4.2, 5.2, 2.5, 3.0, 0.6],
'04K W':[1.5, 2.6, 8.2, 4.2, 5.3]})
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df1 = df1.set_index('index')
到目前為止，我手動指定了所有 y 軸來繪制單個時間序列。
plt.plot(df1['Date'], df1['02K W'])
plt.plot(df1['Date'], df1['03K W'])
plt.plot(df1['Date'], df1['04K W'])
有沒有更優雅的方法來指定繪圖的相關列？
uj5u.com熱心網友回復：
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df1 = pd.DataFrame({
'Date':['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03', '2021-01-04', '2021-01-05'],
'index':[0, 1, 2, 3, 4],
'02K W':[3.5, 0.1, 3, 'nan', 0.2],
'03K W':[4.2, 5.2, 2.5, 3.0, 0.6],
'04K W':[1.5, 2.6, 8.2, 4.2, 5.3]})
df1['Date'] = pd.to_datetime(df1['Date'])
df1 = df1.set_index('index')
for col in df1.colums[1:]:
plt.plot(df1['Date'], df1[col])
uj5u.com熱心網友回復：
您可以melt使用列并使用seaborn.lineplot：
import seaborn as sns
sns.lineplot(data=df1.replace('nan', float('nan')).melt(id_vars=['Date']),
x='Date', y='value', hue='variable'
)
輸出：
uj5u.com熱心網友回復：
有沒有更優雅的方法來指定繪圖的相關列？... [我正在嘗試] 繪制除索引和日期列之外的所有內容。
設定Date為索引，將覆寫當前index索引。這將保留除indexand之外的所有列Date，因此您可以使用DataFrame.plot：
df1.set_index('Date').plot()
或者正如Quang 評論的那樣，使用x='Date'：
df1.plot(x='Date')
請注意，您'nan'的示例資料中有一個字串。如果這在您的真實資料中是正確的，您應該將它們轉換為真實的np.nan，例如，使用pd.to_numeric或DataFrame.replace。
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標籤：Python 熊猫 数据框 matplotlib
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