Df.plot怎么设置y轴标签

你可以使用`ylabel()`方法为DataFrame绘制的图形设置y轴标签，例如：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})

# 绘制折线图并设置y轴标签
ax = df.plot(kind='line')
ax.set_ylabel('y轴标签')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一个示例DataFrame，然后使用`plot()`方法绘制了一个折线图。接着，我们通过`set_ylabel()`方法设置了y轴标签为“y轴标签”。最后，使用`show()`方法显示图形。

相关问题

df.values.plot

回答: df.values.plot是一个无效的语法。在给定的引用内容中，没有提到df.values.plot这个方法。请确保你使用了正确的语法和方法来绘制图表。如果你需要绘制DataFrame的图表，可以使用pandas的plot方法，并指定相应的参数，如x轴和y轴的值，图表类型等。你可以参考引用\[1\]和引用\[3\]中的示例代码来绘制不同类型的图表。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [Pandas绘图df.plot(kind=‘...‘)](https://blog.csdn.net/weixin_48135624/article/details/114261631)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [DataFrame.plot()和matpotlib.pyplot.plot()的区别](https://blog.csdn.net/qq_18055167/article/details/104201124)[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^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

plt.plot(df.index[train_size:], df.values[train_size:], label='Real Data') plt.plot(df.index[train_size:], rev, label='Predicted Data')

这段代码使用了 `plt.plot()` 函数绘制了两条曲线，分别代表实际数据和预测数据。

第一条曲线使用了 `df.index[train_size:]` 和 `df.values[train_size:]` 作为 x 轴和 y 轴数据，分别表示实际数据的时间序列和数值。其中，`df.index[train_size:]` 表示时间序列的切片，从第 `train_size` 个时间点开始，一直到最后一个时间点；`df.values[train_size:]` 表示数值的切片，也是从第 `train_size` 个时间点开始，一直到最后一个时间点。

第二条曲线使用了 `df.index[train_size:]` 和 `rev` 作为 x 轴和 y 轴数据，分别表示预测数据的时间序列和数值。其中，`df.index[train_size:]` 表示时间序列的切片，与第一条曲线保持一致；`rev` 表示预测数据的数值序列，即经过反向恢复后的原始序列。

这两条曲线分别用 `'Real Data'` 和 `'Predicted Data'` 作为标签，通过 `label` 参数传递给 `plt.plot()` 函数，最后使用 `plt.legend()` 函数添加图例，方便对比。