多条数据曲线图 pandas

使用Pandas库绘制多条数据曲线图可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

2. 创建数据集：

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y1': [1, 4, 9, 16, 25],
        'y2': [1, 3, 5, 7, 9],
        'y3': [2, 4, 6, 8, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

3. 绘制折线图：

plt.plot(df['x'], df['y1'], label='Line 1')
plt.plot(df['x'], df['y2'], label='Line 2')
plt.plot(df['x'], df['y3'], label='Line 3')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Multiple Line Chart')
plt.legend()
plt.show()

这样，你就可以使用Pandas绘制出多条数据曲线图了。

相关问题

matplotlib绘制多条平滑曲线图

Matplotlib是一个非常流行的Python数据可视化库，它允许用户创建各种类型的图表，包括折线图。如果你想在同一张图上绘制多条平滑曲线，可以使用`plot()`函数配合`label`参数来标记每一条线，并使用`legend()`添加图例。如果你需要平滑曲线，你可以使用`rolling()`函数从pandas DataFrame获取移动平均值，或者直接通过设置`linestyle`为'dashed'或'dotted'来实现视觉上的平滑效果。

下面是一个简单的例子：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 假设你有如下数据
data = {
    '时间': [0, 1, 2, 3, 4, 5],
    '曲线A': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
    '曲线B': [2, 4, 6, 8, 10, 12]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 绘制平滑曲线
plt.plot(df['时间'], df['曲线A'].rolling(window=3).mean(), label='曲线A', linestyle='-')
plt.plot(df['时间'], df['曲线B'].rolling(window=3).mean(), label='曲线B', linestyle='--')

# 添加图例
plt.legend()

# 设置标题和坐标轴标签
plt.title('多条平滑曲线图')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('数值')

# 显示图形
plt.show()

pandas，给定一个df，plot，曲线横轴index使用第0列数据，其余列绘制多条曲线

可以使用pandas的plot方法来绘制多条曲线。假设你的DataFrame名字为df，代码如下：

import pandas as pd

# 绘制多条曲线
df.plot(x=df.columns[0], y=df.columns[1:], figsize=(10, 5))

其中，x参数指定横轴的数据为第0列数据，y参数指定绘制的曲线数据为除第0列外的其他列。figsize参数指定绘图的大小。你可以根据需要调整这个参数。