pandas.DataFrame.plot.line

DataFrame.plot.line(x=None, y=None, **kwargs)[source]

Построение графиков линий для Series или DataFrame.

Эта функция полезна для построения графиков линий, используя значения DataFrame в качестве координат.

Параметры

x:метка или позиция, необязательно

Позволяет построить один столбец по отношению к другому. Если не указано, используется индекс DataFrame.

y:метка или позиция, необязательно

Позволяет построить один столбец по отношению к другому. Если не указано, используются все числовые столбцы.

color:строка, массив-подобный объект или словарь, необязательно

Цвет для каждого из столбцов DataFrame. Возможные значения:

• Единая строка цвета, определяемая по имени, RGB или RGBA-коду,

  например, «красный» или «#a98d19».

• Последовательность строк цвета, определяемых по имени, RGB или RGBA

  коду, который будет использоваться для каждого столбца рекурсивно. Например, [‘зеленый’, ‘желтый’] – каждая линия столбца будет заполнена зеленым или желтым цветом по очереди. Если нужно построить только один столбец, то будет использован только первый цвет из списка цветов.

• Словарь вида {имя_столбца:цвет}, так что каждый столбец будет

  окрашен соответствующим образом. Например, если ваши столбцы называются a и b, то передача {‘a’: ‘зеленый’, ‘b’: ‘красный’} окрасит линии для столбца a в зеленый цвет, а линии для столбца b – в красный.

Новое в версии 1.1.0.

**kwargs

Дополнительные ключевые аргументы описаны в DataFrame.plot().

Возвращает

matplotlib.axes.Axes или массив np.ndarray из них

Возвращается массив ndarray с одним matplotlib.axes.Axes на каждый столбец, когда subplots=True.

См. также

matplotlib.pyplot.plot

Строит график y против x в виде линий и/или маркеров.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 3, 2])
>>> s.plot.line()
<AxesSubplot: ylabel='Density'>

Следующий пример показывает численность некоторых животных на протяжении ряда лет.

>>> df = pd.DataFrame({
...    'pig': [20, 18, 489, 675, 1776],
...    'horse': [4, 25, 281, 600, 1900]
...    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
>>> lines = df.plot.line()

Пример с подграфиками, поэтому возвращается массив осей.

>>> axes = df.plot.line(subplots=True)
>>> type(axes)
<class 'numpy.ndarray'>

Повторим тот же пример, но указав цвета для каждого столбца (в данном случае для каждого животного).

>>> axes = df.plot.line(
...     subplots=True, color={"pig": "pink", "horse": "#742802"}
... )

Следующий пример демонстрирует взаимосвязь между обеими популяциями.

>>> lines = df.plot.line(x='pig', y='horse')