更多pandas.DataFrame.plot(kind="bar")的绘图选项

Question

pandas.DataFrame.plot(kind='bar')这个方法很方便，因为它可以根据数据框的行和列来绘制分组的、颜色合适的柱状图。例如：

timeDf.plot(kind='bar', legend=False)

这样会生成：

对应的数据框如下：

但是，如果我想让图表有，比如说：

• 对数y轴
• y轴和x轴的标签

这个方法似乎没有这些选项？是说它的自定义支持很有限，还是我漏掉了什么？

我不太想在matplotlib中重新构建这个绘图功能，因为我觉得那会很麻烦。

Answer 1

这里有两个方法，分别是 set_scale 和 set_xticklabels，可以用来设置图表的刻度。

df=pd.DataFrame(np.random.random((6,6)))
ax=df.plot(kind='bar')
ax.yaxis.set_scale('log')
ax.set_xticklabels(['a','b','c','d','e','f'])

如果你想让刻度均匀分布，可以这样做：

ax.set_yscale("log", nonposy='clip') #nonposy is required, otherwise the bar disappears.
ax.set_ylim((0.1, 100)) #remember to rest the limit.

从 matplotlib 1.3 版本开始，set_scale 这个方法已经不再推荐使用，取而代之的是 _set_scale。