如何将pandas列列表传递给pyplot图表?

时间:2014-03-15 14:54:06

标签: python matplotlib pandas

这是我的代码,它可以正常工作:

df = pd.DataFrame({
    'foo' : [1, 2, 7, 2],
    'bar' : [3, 1, 3, 2],
    'spam' : [5, 2, 1, 0]
    })

x = range(len(df.foo))

fig, ax = plt.subplots()
ax.stackplot(x, df.foo, df.bar, df.spam)
# plt.savefig('stackedarea.png')
plt.show()

Stacked area chart

我的问题是,如何传递列表,以便我不必明确键入每一列(Df.foo,df.bar ......)?

我仍然是lambda函数和列表推导的初级者,我怀疑其中一个是必需的。

(1)我的第一个想法,是传递一个列名列表

columnlist = ['foo', 'bar']
# snip
ax.stackplot(x, #something_goes_here) #I tried df[columnlist[, no joy

(2)我的第二个想法,传递列表列表:

columnlist = ['foo', 'bar']
#here is where I don't know how to transform column list so it becomes
# passedlist, where passedlist = [df.foo, df.bar]
# snip
ax.stackplot(x, df[columnlist])

希望我已经解释得很好。我只做了几个星期的蟒蛇,请不要大声嘲笑!

1 个答案:

答案 0 :(得分:5)

如果你想绘制你可以做的所有列:

ax.stackplot(x, *[ts for col, ts in df.iteritems()])

如果只是一个子集:

ax.stackplot(x, *[df[col] for col in ['foo', 'bar']])

请注意上面一行中的*

编辑:你也可以将一个二维数组传递给stackplot,所以更简单的符号是:

ax.stackplot(x, df.T)  # all columns
ax.stackplot(x, df[['foo','bar']].T)  # only foo & bar columns