pandas.DataFrame.plot.line

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

Построение графика в виде линий для Series или DataFrame.

Эта функция полезна для построения 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 или словарь, необязательно

Цвет для каждого столбца DataFrame. Возможные значения:

• Единая строка цвета, заданная по имени, RGB или RGBA кодом,

  например, 'red' или '#a98d19'.

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

  кодом, который будет использоваться для каждого столбца рекурсивно. Например, ['green', 'yellow'] — каждая линия столбца будет заполнена зелёным или жёлтым цветом поочерёдно. Если нужно построить только один столбец, используется только первый цвет из списка цветов.

• Словарь вида {имя столбца:цвет}, таким образом, каждый столбец будет

  окрашен соответствующим образом. Например, если у вас столбцы называются a и b, то передача {‘a’: ‘green’, ‘b’: ‘red’} окрасит линии для столбца a зелёным, а линии для столбца b красным.

**kwargs

Дополнительные ключевые параметры описаны в DataFrame.plot().

Возвращает:

matplotlib.axes.Axes или массив np.ndarray таких объектов

Возвращает массив np.ndarray с одним matplotlib.axes.Axes на столбец, когда subplots=True.

См. также

matplotlib.pyplot.plot

Построить график y по x в виде линий и/или маркеров.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 3, 2])
>>> s.plot.line()  

Следующий пример показывает численность некоторых животных на протяжении многих 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 укажем цвета для каждого столбца (в данном случае для каждого животного).

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

Следующий пример показывает взаимосвязь между обеими популяциями.

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