Question

对于在同一图表上绘制多个数据存在一些疑问，该图表是由参数明确指定的函数创建的。

def plot_freq(f):
    p=my_data.set_index('Date').Items.str.count(f).sum(level=0).to_frame('Count').reset_index()
    s2=p.sort_values('Count', ascending=False)
    ax=p.plot(x="Date", y=["Count"], kind="line", figsize=(30,20), legend=False)
    p.plot(ax=ax) 
    ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), ha='right')
    return(p)

这通过指定关键搜索词f来生成图。

这意味着如果我有一个数据集样本

Date           Items
24/05/2020     Item_1
24/05/2020     Item_3
25/05/2020     Item_1
25/05/2020     Item_1
25/05/2020     Item_3

以此类推

它将按时间绘制项目，如下所示：

plot_freq('Item_1') for Item_1
plot_freq('Item_3') for Item_3

到目前为止。

我想在同一张图表上比较上面的图，但是不幸的是，我有不同的图。为了做到这一点，我应该与项目数一样多。

能否请您告诉我如何达到预期的输出？

Answer 1

要处理同一图形（图表），应创建图形。我看不到plt.figure（）之后，您可以获取当前图形并对其执行操作。我想它将使您满意。

plt.gcf（）方法（gcf对应于getcurrentfigure）

Answer 2

您可以预先创建轴对象，然后重写plot_freq()以将给定的轴作为要传递给p.plot()的关键字

def plot_freq(f,ax=None):

    p=my_data.set_index('Date').Items.str.count(f).sum(level=0).to_frame('Count').reset_index()

    s2=p.sort_values('Count', ascending=False)
    ax=p.plot(x="Date", y=["Count"], kind="line", figsize=(30,20), legend=False, ax=ax)
    ax.set_xticklabels(ax.get_xticklabels(), ha='right')
    return(p)

然后创建轴并将其作为参数传递给两个调用。

fig,ax = plt.subplots()
plot_freq('Item_1', ax=ax)
plot_freq('Item_3', ax=ax)

在同一图表上绘制多个过滤数据

2 个答案: