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パンダプロットにxとyのラベルを追加する

パンダを使用して非常に単純なものをプロットする次のコードがあるとします。

import pandas as pd
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, 
         title='Video streaming dropout by category')

Output

特定のカラーマップを使用する機能を維持しながら、簡単にxラベルとyラベルを設定する方法を教えてください。私は、パンダDataFramesのplot()ラッパーがそれに特有のパラメータを一切とらないことに気づきました。

pythonpandasdataframematplotlib
137
Everaldo Aguiar

df.plot()関数はmatplotlib.axes.AxesSubplotオブジェクトを返します。そのオブジェクトにラベルを設定できます。

In [4]: ax = df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, title='Video streaming dropout by category')

In [6]: ax.set_xlabel("x label")
Out[6]: <matplotlib.text.Text at 0x10e0af2d0>

In [7]: ax.set_ylabel("y label")
Out[7]: <matplotlib.text.Text at 0x10e0ba1d0>

enter image description here

もっと簡潔に言うと、ax.set(xlabel="x label", ylabel="y label")です。

または、インデックスのX軸ラベルに自動的にインデックス名が設定されている場合は、それが自動的に設定されます。だからdf2.index.name = 'x label'も動きます。

246
TomAugspurger

あなたはこのようにそれをすることができます：

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd

plt.figure()
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10,
         title='Video streaming dropout by category')
plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')
plt.show()

明らかにあなたは文字列 'xlabel'と 'ylabel'をそれらが欲しいものに置き換えなければなりません。

30
jesukumar

DataFrameの列とインデックスにラベルを付けると、パンダは自動的に適切なラベルを提供します。

import pandas as pd
values = [[1, 2], [2, 5]]
df = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                  index=['Index 1', 'Index 2'])
df.columns.name = 'Type'
df.index.name = 'Index'
df.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, 
        title='Video streaming dropout by category')

enter image description here

この場合、あなたはまだ手動でyラベルを供給する必要があります（例えば他の答えで示されるようにplt.ylabelを通して）。

27
shoyer

両方のラベルをaxis.set関数と一緒に設定することは可能です。例を見てください。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
values = [[1,2], [2,5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], index=['Index 1','Index 2'])
ax = df2.plot(lw=2,colormap='jet',marker='.',markersize=10,title='Video streaming dropout by category')
# set labels for both axes
ax.set(xlabel='x axis', ylabel='y axis')
plt.show()

enter image description here

15
Serenity

pandas.DataFrame.histを使用する場合

plt = df.Column_A.hist(bins=10)

プロットではなく、プロットの配列が得られることに注意してください。したがって、xラベルを設定するには、次のようにする必要があります。

plt[0][0].set_xlabel("column A")
12
Selah

pandasは、基本的なデータフレームプロットにmatplotlibを使用します。したがって、基本的なプロットにpandasを使用している場合、プロットのカスタマイズにmatplotlibを使用できます。ただし、ここでseabornを使用する代替方法を提案します。これにより、matplotlibの基本レベルに入らずに、プロットをさらにカスタマイズできます。

作業コード：

import pandas as pd
import seaborn as sns
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
ax= sns.lineplot(data=df2, markers= True)
ax.set(xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', title='Video streaming dropout by category')

enter image description here

1
Dr. Arslan