如何在与图例和次要y轴相同的情节上绘制两个大熊猫时间序列？

Question

我想在具有相同x轴和次y轴的同一图上绘制两个时间序列。我已经以某种方式实现了这一点，但是两个传说重叠并且无法给x轴和次y轴赋予标签。我尝试在左上角和右上角放置两个图例，但它仍然不起作用。

代码：

plt.figure(figsize=(12,5))

# Number of request every 10 minutes
log_10minutely_count_Series = log_df['IP'].resample('10min').count()
log_10minutely_count_Series.name="Count"
log_10minutely_count_Series.plot(color='blue', grid=True)
plt.legend(loc='upper left')
plt.xlabel('Number of request ever 10 minute')

# Sum of response size over each 10 minute
log_10minutely_sum_Series = log_df['Bytes'].resample('10min').sum()
log_10minutely_sum_Series.name = 'Sum'
log_10minutely_sum_Series.plot(color='red',grid=True, secondary_y=True)
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

提前致谢

Answer 1

以下解决方案适合我。第一个将两条线放在一个图例中，第二条线将两条线分成两个图例，类似于上面的尝试。

这是我的数据框

ts = pd.Series(np.random.randn(1000), index=pd.date_range('1/1/2000', periods=1000))
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list('ABCD'))

一个传奇解决方案，归功于this StackOverflow帖子

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.xlabel('Number of requests every 10 minutes')

ax1 = df.A.plot(color='blue', grid=True, label='Count')
ax2 = df.B.plot(color='red', grid=True, secondary_y=True, label='Sum')

h1, l1 = ax1.get_legend_handles_labels()
h2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels()


plt.legend(h1+h2, l1+l2, loc=2)
plt.show()

拆分图例解决方案

plt.figure(figsize=(12,5))
plt.xlabel('Number of requests every 10 minutes')

ax1 = df.A.plot(color='blue', grid=True, label='Count')
ax2 = df.B.plot(color='red', grid=True, secondary_y=True, label='Sum')

ax1.legend(loc=1)
ax2.legend(loc=2)

plt.show()

Answer 2

它可以很简单：

df.loc[:,['A','B']].plot(secondary_y=['B'], mark_right=False, figsize = (20,5), grid=True)

mark_right = False表示'B'标签在左轴上。