绘制具有不同线条样式的Pandas数据帧子图

Question

我正在绘制一个包含6组轴的图形，每个轴都有一系列3条线，来自2个Pandas数据帧之一（每列1行）。 我一直在使用matplotlib .plot：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

idx = pd.DatetimeIndex(start = '2013-01-01 00:00', periods =24,freq = 'H')
df1 = pd.DataFrame(index = idx, columns = ['line1','line2','line3'])
df1['line1']=  df1.index.hour
df1['line2'] = 24 - df1['line1']
df1['line3'] = df1['line1'].mean()
df2 = df1*2
df3= df1/2
df4= df2+df3

fig, ax = plt.subplots(2,2,squeeze=False,figsize = (10,10))
ax[0,0].plot(df1.index, df1,  marker='', linewidth=1, alpha=1)
ax[0,1].plot(df2.index, df2, marker='', linewidth=1, alpha=1)
ax[1,0].plot(df3.index, df3, marker='', linewidth=1, alpha=1)
ax[1,1].plot(df4.index, df4, marker='', linewidth=1, alpha=1)
fig.show()

一切都很好，matplotlib会自动为每一行循环显示不同的颜色，但每张图使用相同的颜色，这就是我想要的。

但是，现在我想为线条指定更多细节：为每条线选择特定颜色，和/或更改每条线条的线条样式。 This link显示了如何将多个线型传递到Pandas图。例如使用

 ax = df.plot(kind='line', style=['-', '--', '-.'])

所以我需要：

1. 将样式列表传递给上面的subplot命令，但style无法识别，并且它不接受linestyle或color的列表。有没有办法做到这一点？ 或

2. 使用df.plot：

   fig, ax = plt.subplots(2,2,squeeze=False,figsize = (10,10)) ax[0,0] = df1.plot(style=['-','--','-.'], marker='', linewidth=1, alpha=1) ax[0,1] = df2.plot(style=['-','--','-.'],marker='', linewidth=1, alpha=1) ax[1,0] = df3.plot( style=['-','--','-.'],marker='', linewidth=1, alpha=1) ax[1,1] = df4.plot(style=['-','--','-.'], marker='', linewidth=1, alpha=1) fig.show()

...但是每个地块都被绘制成一个单独的数字。我无法看到如何在同一个数字上放置多个Pandas图。

如何使这些方法中的任何一种都有效？

Answer 1

使用matplotlib

使用matplotlib，您可以为轴定义循环器以自动循环颜色和线型。 （见this answer）。

import numpy as np; np.random.seed(1)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

f = lambda i: pd.DataFrame(np.cumsum(np.random.randn(20,3),0))
dic1= dict(zip(range(3), [f(i) for i in range(3)]))
dic2= dict(zip(range(3), [f(i) for i in range(3)]))
dics = [dic1,dic2]
rows = range(3)

def set_cycler(ax):
    ax.set_prop_cycle(plt.cycler('color', ['limegreen', '#bc15b0', 'indigo'])+
                      plt.cycler('linestyle', ["-","--","-."]))

fig, ax = plt.subplots(3,2,squeeze=False,figsize = (8,5))
for x in rows:
    for i,dic in enumerate(dics):
        set_cycler(ax[x,i])
        ax[x,i].plot(dic[x].index, dic[x],  marker='', linewidth=1, alpha=1)

plt.show()

使用pandas

使用pandas确实可以为df.plot()方法提供可能的颜色和线条样式列表。此外，您需要告诉它绘制哪些轴（df.plot(ax=ax[i,j])）。

import numpy as np; np.random.seed(1)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt


f = lambda i: pd.DataFrame(np.cumsum(np.random.randn(20,3),0))
dic1= dict(zip(range(3), [f(i) for i in range(3)]))
dic2= dict(zip(range(3), [f(i) for i in range(3)]))
dics = [dic1,dic2]
rows = range(3)

color = ['limegreen', '#bc15b0', 'indigo']
linestyle = ["-","--","-."]

fig, ax = plt.subplots(3,2,squeeze=False,figsize = (8,5))
for x in rows:
    for i,dic in enumerate(dics):
        dic[x].plot(ax=ax[x,i], style=linestyle, color=color, legend=False)


plt.show()