如何更改包含带字符串/浮点数据集的图形的y限制？ （Python的/大熊猫）

Question

这是相关代码：

dataset = {"Year": [ '1995', '1996', '1997', '1998', '1999', '2000', '2001', '2002', '2003', '2004', '2005', '2006', '2007', '2008', '2009', '2010'],
"Rate" : np.array(['1.8', '1.7', '1.7', '1.5', '1.8', '1.6', '1.6', '1.6', '1.5', '1.3', '1.3', '1.4', '1.2', '1.2', '1.2', '1.0'])}
df6 = pd.DataFrame.from_dict(dataset)
df7 = df6[["Year", "Rate"]]
plt.bar(df7['Year'], df7['Rate'])
plt.title(Ausstralia)
plt.xticks(df6['Year'], rotation=90)
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Rate')
plt.show()

这就是图表的样子：

通常情况下，当我使用积分值时，我会在df7上查看.astype(int)。当我有另一个看起来与此类似的数据集时，我只使用np.array作为浮点数。但是使用这个，当我使用plt.ylim(0,2)时，它似乎不起作用，我无法设置y限制。

问题：如何修复此图表，y值范围为0到2？究竟我忽略了什么导致图形成为它的样子？

python API不包含类似的问题，因为一些问题要求包含字符串和浮点数的列，而我有不同的列包含字符串或浮点数。

Answer 1

使用你的代码作为基础我能够通过调整你声明你的np.array的行来实现你提到的（用Y轴绘制从0.0到2.0的数据），添加＆＃34; D型＆＃34;参数，以便将字符串值转换为float。

"Rate" : np.array(object=['1.8', '1.7', '1.7', '1.5', '1.8', '1.6', '1.6', '1.6', '1.5', '1.3', '1.3', '1.4', '1.2', '1.2', '1.2', '1.0'], dtype=float)}

和通常的ylim（ymin = 0.0，ymax = 2.0）。