在 matplotlib 和 pandas 中组合和重新定位两个图表的图例的困难

Posted 2023-02-16

【中文标题】在 matplotlib 和 pandas 中组合和重新定位两个图表的图例的困难

【英文标题】：Difficulty combining and repositioning the legends of two charts in matplotlib and pandas

【发布时间】：2020-06-06 16:26:26

【问题描述】：

我正在尝试将两个图表绘制到一个图形上，两个图表都来自同一个数据框，但一个表示为堆积条形图，另一个表示为简单的折线图。

当我使用以下代码创建绘图时：

combined.iloc[:, 1:10].plot(kind='bar', stacked=True, figsize=(20,10))
combined.iloc[:, 0].plot(kind='line', secondary_y=True, use_index=False, linestyle='-', marker='o')
plt.legend(loc='upper left', fancybox=True, framealpha=1, shadow=True, borderpad=1)
plt.show()

combined 数据框如下所示：

我得到以下图像：

我正在尝试将两个图例合并为一个，并将图例放置在左上角，以便所有图表都可见。

有人可以解释为什么plt.legend() 似乎只在编辑与我的combined 数据框的combined.iloc[:, 0] 切片相对应的折线图吗？如果有人能看到一种快速简便的方法来组合和重新定位图例，请告诉我！我将不胜感激。

【问题讨论】：

检查***.com/questions/5484922/…

【参考方案1】：

为参数 secondary_y 传递 True 意味着绘图将在具有双 x 轴的单独轴实例上创建，因为这会创建不同的轴实例，解决方案通常是手动创建图例，如@ImportanceOfBeingErnestlinked 问题的答案。如果您不想直接创建图例，您可以通过在调用 pandas.DataFrame.plot 之间调用 plt.legend() 并存储结果来解决此问题。然后，您可以从两个轴实例中恢复手柄和标签。下面的代码就是一个完整的例子

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

df = pd.DataFrame('x' : np.random.random(25), 
                   'y' : np.random.random(25)*5, 
                   'z' : np.random.random(25)*2.5)

df.iloc[:, 1:10].plot(kind='bar', stacked=True)
leg = plt.legend()
df.iloc[:, 0].plot(kind='line', y='x', secondary_y=True)
leg2 = plt.legend()
plt.legend(leg.get_patches()+leg2.get_lines(), 
           [text.get_text() for text in leg.get_texts()+leg2.get_texts()], 
           loc='upper left', fancybox=True, framealpha=1, shadow=True, borderpad=1)
leg.remove()
plt.show()

这会产生

并且应该很容易修改以适合您的特定用例。

或者，您可以使用matplotlib.pyplot.figlegend()，但您需要在所有对pandas.DataFrame.plot() 的调用中将legend = False 传递给pandas.DataFrame.plot()，即

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

df = pd.DataFrame('x' : np.random.random(25), 
                   'y' : np.random.random(25)*5, 
                   'z' : np.random.random(25)*2.5)

df.iloc[:, 1:10].plot(kind='bar', stacked=True, legend=False)
df.iloc[:, 0].plot(kind='line', y='x', secondary_y=True, legend=False)

plt.figlegend(loc='upper left', fancybox=True, framealpha=1, shadow=True, borderpad=1)
plt.show()

然而，这将默认将图例定位在轴之外，但您可以在调用 plt.figlegend() 时通过 bbox_to_anchor 参数覆盖自动定位。