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pandas が 2 番目の Y 軸をサポートしていることは知っていますが、3 番目の Y 軸をプロットに配置する方法を誰かが知っているかどうか知りたいです...現在、numpy + pyplot でこれを達成しています...しかし、大きなデータセットでは遅いです。

これは、簡単に比較できるように、同じグラフに異なる単位で異なる測定値をプロットすることです (例: 相対湿度/温度/および電気伝導率)

pandasあまりにも多くの作業をせずにこれが可能かどうかを誰かが知っているかどうか、本当に興味があります.

[編集]これを行う方法があるとは思えませんが（オーバーヘッドが多すぎない）、間違っていることが証明されることを願っています。これはmatplotlibの制限である可能性があります...

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私はこれがうまくいくと思います：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from pandas import DataFrame
df = DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['A', 'B', 'C'])

fig, ax = plt.subplots()
ax3 = ax.twinx()
rspine = ax3.spines['right']
rspine.set_position(('axes', 1.15))
ax3.set_frame_on(True)
ax3.patch.set_visible(False)
fig.subplots_adjust(right=0.7)

df.A.plot(ax=ax, style='b-')
# same ax as above since it's automatically added on the right
df.B.plot(ax=ax, style='r-', secondary_y=True)
df.C.plot(ax=ax3, style='g-')

# add legend --> take advantage of pandas providing us access
# to the line associated with the right part of the axis
ax3.legend([ax.get_lines()[0], ax.right_ax.get_lines()[0], ax3.get_lines()[0]],\
           ['A','B','C'], bbox_to_anchor=(1.5, 0.5))

出力：

出力

于 2012-07-25T06:28:37.937 に答える
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上記の回答を少し修正して、カスタムの x 列を受け入れ、十分に文書化され、より柔軟になりました。

このスニペットをコピーして、関数として使用できます。

from typing import List, Union

import matplotlib.axes
import pandas as pd

def plot_multi(
    data: pd.DataFrame,
    x: Union[str, None] = None,
    y: Union[List[str], None] = None,
    spacing: float = 0.1,
    **kwargs
) -> matplotlib.axes.Axes:
    """Plot multiple Y axes on the same chart with same x axis.

    Args:
        data: dataframe which contains x and y columns
        x: column to use as x axis. If None, use index.
        y: list of columns to use as Y axes. If None, all columns are used
            except x column.
        spacing: spacing between the plots
        **kwargs: keyword arguments to pass to data.plot()

    Returns:
        a matplotlib.axes.Axes object returned from data.plot()

    Example:
    >>> plot_multi(df, figsize=(22, 10))
    >>> plot_multi(df, x='time', figsize=(22, 10))
    >>> plot_multi(df, y='price qty value'.split(), figsize=(22, 10))
    >>> plot_multi(df, x='time', y='price qty value'.split(), figsize=(22, 10))
    >>> plot_multi(df[['time price qty'.split()]], x='time', figsize=(22, 10))

    See Also:
        This code is mentioned in https://stackoverflow.com/q/11640243/2593810
    """
    from pandas.plotting._matplotlib.style import get_standard_colors

    # Get default color style from pandas - can be changed to any other color list
    if y is None:
        y = data.columns

    # remove x_col from y_cols
    if x:
        y = [col for col in y if col != x]

    if len(y) == 0:
        return
    colors = get_standard_colors(num_colors=len(y))

    if "legend" not in kwargs:
        kwargs["legend"] = False  # prevent multiple legends

    # First axis
    ax = data.plot(x=x, y=y[0], color=colors[0], **kwargs)
    ax.set_ylabel(ylabel=y[0])
    lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()

    for i in range(1, len(y)):
        # Multiple y-axes
        ax_new = ax.twinx()
        ax_new.spines["right"].set_position(("axes", 1 + spacing * (i - 1)))
        data.plot(
            ax=ax_new, x=x, y=y[i], color=colors[i % len(colors)], **kwargs
        )
        ax_new.set_ylabel(ylabel=y[i])

        # Proper legend position
        line, label = ax_new.get_legend_handles_labels()
        lines += line
        labels += label

    ax.legend(lines, labels, loc=0)
    return ax

これを使用する 1 つの方法を次に示します。

plot_multi(df, x='time', y='price qty value'.split(), figsize=(22, 10))
于 2021-10-30T23:58:34.307 に答える