pandas画图全部展示横轴
时间: 2023-10-13 16:21:54 浏览: 52
和纵轴标签,应该怎么设置呢?可以使用以下代码实现:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
# 绘制折线图
plt.plot(df['x'], df['y'])
# 设置横轴和纵轴标签以及标题
plt.xlabel('x label')
plt.ylabel('y label')
plt.title('Title')
# 展示全部横轴和纵轴标签
plt.xticks(rotation=90)
plt.tight_layout()
# 显示图形
plt.show()
```
这样设置即可将所有横轴和纵轴标签全部展示出来。
相关问题
pandas 画图 第二列为横坐标
你可以使用 pandas 中的 plot 方法来画图,指定横轴为第二列的数据即可。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')
# 指定第二列为横坐标,第一列为纵坐标
data.plot(x=data.columns[1], y=data.columns[0])
```
在上面的代码中,`your_data.csv` 是你的数据文件名,`data.columns[1]` 表示第二列的数据,`data.columns[0]` 表示第一列的数据。你可以根据实际情况修改这些参数。另外,你也可以通过 `plot` 方法的其他参数来自定义图形的样式,例如设置标题、横轴标签、纵轴标签等。
pandas.dataframe.plot( )画图横轴加百分号
要在使用pandas的DataFrame的plot()函数画图时,将横轴标签设置为百分号,可以使用matplotlib库中的FuncFormatter对象。FuncFormatter是一个转换函数,用于将横轴的刻度值转换为所需的格式。
首先,导入所需的库:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
```
接下来,创建一个DataFrame并进行绘图:
```
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30, 40, 50], 'B': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})
ax = df.plot()
```
然后,创建一个转换函数,用于将刻度值转换为百分号格式:
```
def percent_formatter(x, pos):
return f'{x}%'
```
最后,使用FuncFormatter将转换函数应用于横轴标签:
```
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(percent_formatter))
```
完整的代码如下:
```
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import FuncFormatter
df = pd.DataFrame({'A': [10, 20, 30, 40, 50], 'B': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})
ax = df.plot()
def percent_formatter(x, pos):
return f'{x}%'
ax.xaxis.set_major_formatter(FuncFormatter(percent_formatter))
plt.show()
```
运行该代码,将绘制一个带有百分号横轴标签的图表。