Python pandas.Series.plot.line用法及代碼示例

用法:
Series.plot.line(x=None, y=None, **kwargs)

將 Series 或 DataFrame 繪製為線條。

這個函數對於使用 DataFrame 的值作為坐標來繪製線條很有用。

參數：

x：標簽或位置，可選

允許繪製一列與另一列。如果未指定，則使用 DataFrame 的索引。

y：標簽或位置，可選

允許繪製一列與另一列。如果未指定，則使用所有數字列。

color：str，array-like，或 dict，可選

DataFrame 的每個列的顏色。可能的值為：

由名稱、RGB 或 RGBA 代碼引用的單一顏色字符串，
例如‘red’ 或“#a98d19”。
由名稱、RGB 或 RGBA 引用的一係列顏色字符串
代碼，它將遞歸地用於每一列。例如 [‘green’,'yellow'] 每列的行將交替填充為綠色或黃色。如果隻有一列要繪製，則僅使用顏色列表中的第一種顏色。
{列名形式的字典color}，這樣每一列都將是
相應地著色。例如，如果您的列被稱為 a 和 b ，則傳遞 {‘a’: ‘green’, ‘b’: ‘red’} 會將列 a 的行著色為綠色，將列 b 的行著色為紅色.

**kwargs：

其他關鍵字參數記錄在 DataFrame.plot() 中。

matplotlib.axes.Axes 或它們的 np.ndarray: 當 subplots=True 時，每列返回一個帶有一個 matplotlib.axes.Axes 的 ndarray。

例子：

>>> s = pd.Series([1, 3, 2])
>>> s.plot.line()
<AxesSubplot:ylabel='Density'>

以下示例顯示了多年來某些動物的種群。

>>> df = pd.DataFrame({
...    'pig': [20, 18, 489, 675, 1776],
...    'horse': [4, 25, 281, 600, 1900]
...    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
>>> lines = df.plot.line()

帶有子圖的示例，因此返回了一個軸數組。

>>> axes = df.plot.line(subplots=True)
>>> type(axes)
<class 'numpy.ndarray'>

讓我們重複相同的示例，但為每列指定顏色(在本例中，為每隻動物)。

>>> axes = df.plot.line(
...     subplots=True, color={"pig": "pink", "horse": "#742802"}
... )

以下示例顯示了兩個總體之間的關係。

>>> lines = df.plot.line(x='pig', y='horse')

相關用法

注：本文由純淨天空篩選整理自pandas.pydata.org大神的英文原創作品 pandas.Series.plot.line。非經特殊聲明，原始代碼版權歸原作者所有，本譯文未經允許或授權，請勿轉載或複製。

用法:

參數：

返回：

例子：