修改 pandas 条形图的图例

Posted 2023-02-23

【中文标题】修改 pandas 条形图的图例

【英文标题】：Modify the legend of pandas bar plot

【发布时间】：2016-01-13 23:08:11

【问题描述】：

当我用 pandas 制作条形图并且想更改图例中标签的名称时，我总是很困扰。例如考虑这段代码的输出：

import pandas as pd
from matplotlib.pyplot import *

df = pd.DataFrame('A':26, 'B':20, index=['N'])
df.plot(kind='bar')

现在，如果我想更改图例中的名称，我通常会尝试这样做：

legend(['AAA', 'BBB'])

但我最终得到了这个：

事实上，第一条虚线似乎对应着一个额外的补丁。

所以我想知道这里是否有一个简单的技巧来更改标签，或者我是否需要使用 matplotlib 独立绘制每一列并自己设置标签。谢谢。

【问题讨论】：

您使用的是哪个版本，python、pandas 和 matplotlib。当我运行我的时，我没有看到这个问题。

python：2.7 matplotlib：1.3.1 pandas：0.13.1

你可以试试legend(df.columns)

与第二个结果相同（显然，带有'A'和'B'作为标签）

好的，我只是在测试您是否指定legend() 是原因，因为它对我来说工作正常，而且似乎确实如此。升级 matplotlib 和 pandas 会是个问题吗？

【参考方案1】：

要更改 Pandas df.plot() 的标签，请使用 ax.legend([...])：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots()
df = pd.DataFrame('A':26, 'B':20, index=['N'])
df.plot(kind='bar', ax=ax)
#ax = df.plot(kind='bar') # "same" as above
ax.legend(["AAA", "BBB"]);

另一种方法是plt.legend([...])：

import matplotlib.pyplot as plt
df.plot(kind='bar')
plt.legend(["AAA", "BBB"]);

【讨论】：

嗨！我知道这已经快五年了，但我想知道你是否碰巧知道你用于图表的颜色？我真的很喜欢他们，但似乎无法完全匹配他们，谢谢！

@RichardRobinson 颜色是'348ABD','7A68A6','A60628','467821','CF4457','188487','E24A33',正确的使用方法是通过@ 987654330@ 配置文件。如果您尝试 google，您会发现许多不错的现成配置。

【参考方案2】：

如果需要调用plot multiply次数，也可以使用“label”参数：

ax = df1.plot(label='df1', y='y_var')
ax = df2.plot(label='df2', y='y_var')

虽然在 OP 问题中不是这种情况，但如果 DataFrame 是长格式并且您在绘图前使用 groupby，这可能会有所帮助。

【讨论】：

仅当您将列作为 y 参数提及时才有效。

【参考方案3】：

这只是一个边缘案例，但我认为它可以为其他答案增加一些价值。

如果您向图表添加更多详细信息（例如注释或线条），您很快就会发现当您在轴上调用图例时它是相关的：如果您在脚本底部调用它，它将捕获不同的图例元素的句柄，搞砸了一切。

例如以下脚本：

df = pd.DataFrame('A':26, 'B':20, index=['N'])
ax = df.plot(kind='bar')
ax.hlines(23, -.5,.5, linestyles='dashed')
ax.annotate('average',(-0.4,23.5))

ax.legend(["AAA", "BBB"]); #quickfix: move this at the third line

会给你这个数字，这是错误的：

虽然这是一个玩具示例，可以通过更改命令的顺序轻松修复，但有时您需要在 多次 操作后修改图例，因此下一个方法将为您提供更大的灵活性.例如，在这里我还更改了图例的字体大小和位置：

df = pd.DataFrame('A':26, 'B':20, index=['N'])
ax = df.plot(kind='bar')
ax.hlines(23, -.5,.5, linestyles='dashed')
ax.annotate('average',(-0.4,23.5))
ax.legend(["AAA", "BBB"]);

# do potentially more stuff here

h,l = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(h[:2],["AAA", "BBB"], loc=3, fontsize=12)

这就是你会得到的：