Question

鉴于数据：

Column1; Column2; Column3
1; 4; 6
2; 2; 6
3; 3; 8
4; 1; 1
5; 4; 2

使用以下代码，我得到以下图形：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('test0.csv',delimiter='; ', engine='python')
df.plot(0,0)
plt.savefig('fig0.png')

并且，使用以下代码，我得到以下图形：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.read_csv('test0.csv',delimiter='; ', engine='python')
df.plot(0,1)
plt.savefig('fig1.png')

df.plot(m,n)中的逻辑是什么？我们想说我想要Column2 X Column3 m和n（df.plot(2,3)）？

Answer 1

在查找x之前，将从DataFrame中删除用作y的任何列。（或者，从技术上讲，x被设置为索引，这意味着它不再作为列提供。）因此，如果您执行.plot(x=0, y=0)，x=0表示“使用第一个位置列“，y=0表示”删除x列后使用的第一个位置列“。

毋庸置疑，这可能会让人感到困惑，因为y位置的变化取决于它是在x之前还是之后。因此，如果你执行.plot(x=3, y=1)，那么y确实是第1列，但是如果你执行.plot(x=0, y=1)，那么y实际上是第2列（在删除第0列后它变为数字1）。

Answer 2

按顺序位置指定x和y时，您在致电df.plot(x, y)时会显示this bit of code：

    if isinstance(data, DataFrame):
        if x is not None:
            if com.is_integer(x) and not data.columns.holds_integer():
                x = data.columns[x]
            data = data.set_index(x)

这会将x从序数值（例如0）转换为列标签名称（例如'Column1'）。请注意，data.set_index(x)被调用。因此，如果x等于0，则将第一列设置为索引。接下来，当y类似地转换为列标签时，第0列现在是'Column2'。因此，df.plot(0,0)绘制了Column2与Column1的对比。

要绘制Column3与Column2的关系，您将使用df.plot(1,1)，因为data.columns[1]是'Column2'，然后将其设置为索引后，data.columns[1]就会'Column3' 1}}。

在注释中作为BrenBarn points out，通过标签名称，更容易出错的指定列的方式。或者，如果您确实想使用序数值，请将它们明确地传递给df.columns：

df.plot(x=df.columns[x], y=df.columns[y])

由于df.columns[x]和df.columns[y]是列标签名称，因此它们的含义不受set_index的影响，因此混淆较少。

Answer 3

根据documentation，您可以定义 m 和 n （ x 和 y 在文档中）像这样：

df.plot(df.columns[1],df.columns[2])

'm'应该是 - ＆gt; df.columns[1]，即位置1的列名
'n'应该是 - ＆gt; df.columns[2]，即位置2的列名

如果你想使用这些职位，那就是：

df.plot(1,1)

使用位置的逻辑是：当我们将 1 放在水平轴上时，此列将从垂直轴的选项中删除，因此只有两个选项可用（使用新索引）。这就是为什么df.plot(0,0)实际设置第一列和下一列作为数据而df.plot(1,1)使用第二列和最后一列的原因。我没有在文档中找到它，我发现它正在测试。

我认为这个想法是：没有意义在x轴和y轴上绘制相同的列，因此给出的第一列不适用于另一个轴。我希望它有所帮助！ =）

PS：它将以奇怪的缩放和位置绘制，但如果缩小并在图中移动，您将确认值与每列的数据匹配

Pandas按索引绘制数据框架，它是如何工作的？

3 个答案: