pandas.Series.plot.line

Series.plot.line(x=None, y=None, **kwargs)

将 Series 或 DataFrame 绘制成线图。

此函数可用于使用 DataFrame 的值作为坐标绘制线图。

Parameters:

x标签或位置，可选。

允许将一列绘制到另一列。如果未指定，则使用 DataFrame 的索引。

y标签或位置，可选。

允许将一列绘制到另一列。如果未指定，则使用所有数字列。

colorstr, array-like, or dict, optional

DataFrame 列的颜色。可能的值包括：

• 按名称、RGB 或 RGBA 代码引用的单个颜色字符串，

  例如 ‘red’ 或 ‘#a98d19’。

• 按名称、RGB 或 RGBA 引用的颜色字符串序列

  code，将递归用于每一列。例如，[‘green’,’yellow’] 会依次为每一列的线条填充绿色或黄色。如果只有一列需要绘制，则仅使用颜色列表中的第一种颜色。

• 形式为 {列名颜色} 的字典，以便每列将

  相应地着色。例如，如果你的列名为 a 和 b，则传递 {‘a’: ‘green’, ‘b’: ‘red’} 会将列 a 的线条着色为绿色，将列 b 的线条着色为红色。

**kwargs

附加关键字参数在 DataFrame.plot() 中有详细说明。

Returns:

matplotlib.axes.Axes 或它们的 np.ndarray

当 subplots=True 时，将返回一个 ndarray，其中每列有一个 matplotlib.axes.Axes 。

参见

matplotlib.pyplot.plot

将 y 相对于 x 绘制成线和/或标记。

Examples

>>> s = pd.Series([1, 3, 2])
>>> s.plot.line()  

以下示例显示了几年间一些动物的数量。

>>> df = pd.DataFrame({
...    'pig': [20, 18, 489, 675, 1776],
...    'horse': [4, 25, 281, 600, 1900]
...    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
>>> lines = df.plot.line()

一个带有子图的示例，因此会返回一个轴数组。

>>> axes = df.plot.line(subplots=True)
>>> type(axes)
<class 'numpy.ndarray'>

让我们重复同样的例子，但要为每一列（本例中是每种动物）指定颜色。

>>> axes = df.plot.line(
...     subplots=True, color={"pig": "pink", "horse": "#742802"}
... )

以下示例显示了两种种群之间的关系。

>>> lines = df.plot.line(x='pig', y='horse')