Pandas DataFrame图：为Multi_dex指定secondary_y的列

Question

我正在绘制一个多索引列DataFrame。

使用pandas DataFrame的.plot方法指定要在secondary_y上绘制的列的语法是什么？

设置

import numpy as np
import pandas as pd

mt_idx = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['first', 'second']])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(20, len(mt_idx))), columns=mt_idx)

我的尝试

df.plot(secondary_y=('B', 'second'))
df.plot(secondary_y='(B, second)')

以上都没有奏效，因为所有线都是在主y轴上绘制的。

Answer 1

一种可能的解决方案是绘制每列，然后指定secondary=True。按以下方式执行此操作需要您指定要绘制它们的轴：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()

mt_idx = pd.MultiIndex.from_product([['A', 'B'], ['first', 'second']])
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, size=(20, len(mt_idx))), columns=mt_idx)

df.A.plot(ax=ax)
df.B.plot(ax=ax, secondary_y=True)

plt.show()

Answer 2

你可以drop the upper column index level。如果您不想修改原始数据框，可以在其副本上完成。

df2 = df.copy()
df2.columns = df2.columns.map('_'.join)

df2.plot(secondary_y=('B_second'))