pandas多条折线图，如何写label

对于pandas多条折线图，可以使用plt.legend()函数来添加label。具体实现方法如下：

1. 在绘制每条折线时，使用label参数来指定该折线的标签，例如：

   plt.plot(x, y1, label='line1')
   plt.plot(x, y2, label='line2')

2. 在所有折线绘制完成后，调用plt.legend()函数来添加图例，例如：

   plt.legend()

如果需要调整图例的位置，可以使用loc参数来指定，例如：

   plt.legend(loc='upper right')

这样就可以在右上角添加图例了。

注意：在使用plt.legend()函数时，需要保证每条折线的label参数都不同，否则会出现图例重复的情况。

相关问题

pandas多条折线图

可以使用 Pandas 和 Matplotlib 库绘制多条折线图。

以下是一个示例代码，用于绘制两条折线图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个数据框
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y1': [10, 8, 6, 4, 2], 'y2': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 绘制折线图
plt.plot('x', 'y1', data=df, marker='o', color='blue', linewidth=2, label='Line 1')
plt.plot('x', 'y2', data=df, marker='o', color='red', linewidth=2, label='Line 2')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.title('Multiple Line Chart')
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')

# 显示图像
plt.show()

这个代码将在同一张图中绘制两条折线图，并添加图例和标签。你可以根据需要修改代码，以适应你的数据和需求。

pandas 多折线图

生成多折线图的步骤如下：
1. 首先，使用Pandas库中的read_csv方法读取CSV文件，将数据加载到DataFrame中。可以使用类似于以下代码：df = pd.read_csv(csv_path)来读取CSV文件。
2. 接下来，根据需要选择要绘制的数据列。可以使用DataFrame中的相关方法和属性来筛选数据。例如，使用df["columnName"]来选择特定的列。
3. 然后，可以使用drop_duplicates方法去除重复的时间戳，并将其转换为列表形式。可以使用类似于以下代码：it = df["timeStamp"].drop_duplicates().values.tolist()来实现。
4. 使用Matplotlib库中的plot方法绘制多个折线图。根据需要，可以使用不同的样式和颜色来区分不同的折线。可以使用类似于以下代码：plt.plot(x, y1, label="line1") plt.plot(x, y2, label="line2")来绘制多个折线图。其中，x表示时间戳，y1和y2表示对应的数据列。label参数可以用来标识每条折线。

综上所述，以上是使用Pandas和Matplotlib库生成多折线图的步骤。根据具体的需求，可以调整代码中的参数和样式来满足绘图要求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [pandas 数据可视化之折线图](https://blog.csdn.net/weixin_35916518/article/details/112946473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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