pandas.DataFrame.plot（kind =“bar”）的更多绘图选项

Question

pandas.DataFrame.plot(kind='bar')方法很方便，因为它绘制了按数据框的行和列分组并适当着色的条形图。例如：

timeDf.plot(kind='bar', legend=False)

产生

以下数据框：

但如果我想要情节，例如

，该怎么办？

• 对数y轴
• y轴和x轴的标签

该方法本身似乎没有选择权？对定制的支持是如此有限还是我遗漏了什么？

我在matplotlib中重建这个绘图函数犹豫不决，因为我希望它很费力。

Answer 1

对于那些人有set_scale和set_xticklabels：

df=pd.DataFrame(np.random.random((6,6)))
ax=df.plot(kind='bar')
ax.yaxis.set_scale('log')
ax.set_xticklabels(['a','b','c','d','e','f'])

如果您希望刻度均匀分布，则应执行以下操作：

ax.set_yscale("log", nonposy='clip') #nonposy is required, otherwise the bar disappears.
ax.set_ylim((0.1, 100)) #remember to rest the limit.

自matplotlib 1.3以来，set_scale方法已弃用，已替换为_set_scale