如何在 pandas 绘图返回的同一对象上绘图

Question

我创建了一个 Pandas DataFrame 并使用

.hist()

绘制了它。

我希望能够在同一个图形上绘制直线/曲线。

我该怎么做？

我能够使用

df.hist(column='Example', bins=15)

将数据绘制为直方图。这将返回一个

axis

对象。

我想我也许可以使用

ax=axis

作为参数来绘制一条线。但这是无效的。

看起来

plt.plot

采用不同的

kwargs

到

DataFrame.hist

。使用

.hist()

与参数

ax=axis

相结合，可以将 DataFrame 中的多组数据绘制在同一个图形上（作为直方图）。

这里是一些示例代码，取自 Jupyter Notebook，以及一些可供使用的数据。

data = [211995, 139950, 202995, 223000, 184995, 82000, 127000, 240000, 116000, 74500, 151000, 149000, 290000, 146000, 174500, 418000, 150000, 150000, 260000, 100000, 282500, 510000, 142000, 382000, 220000, 259000, 330000, 177500, 290000, 280000, 118000, 97000, 124000, 385000, 199950, 90000, 135000, 395000, 182000, 105000, 80000, 230000, 227950, 176995, 110000, 142000, 132500, 100000, 95000, 257500, 186000, 230000, 169995, 167995, 119950, 119950, 361000, 125000, 242000, 240000, 205000, 187500, 180000, 146000, 257995, 380000, 144995, 139995, 159995, 265000, 288000, 288000, 162500, 290000, 182737, 235000, 250000, 175000, 153000, 125000, 170000, 165000, 187995, 250000, 220000, 108750, 125000, 245000, 100000, 130000, 115000, 218000, 190000, 435000, 300000, 465000, 179950, 259500, 187000, 200000]

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy

df = pd.DataFrame(example_data)
df.columns = ['Example']

axis = df.hist(column='Example', bins = 15)

x = numpy.linspace(1e5, 5e5, 20)

def f(x):
    return x * numpy.exp(-x)

y = f(x)
plt.plot(x, y, axis)

Answer 1

就是这样。显然轴 kwarg 不是必需的。

plt.plot(x, y)
plt.show()

---

完整示例：

df = pd.DataFrame(example_data)
df.columns = ['Example']

axis = df.hist(column='Example', bins = 15)

x = numpy.linspace(1e5, 5e5, 20)

def f(x):
    return 1.0e-5 * x * numpy.exp(-1.0e-5 * x)

y = f(x)
plt.plot(x, y)
plt.show()

Answer 2

• 使用 pandas 创建直方图有三种方法：

  1. pandas.DataFrame.hist

     ，返回其中的

     matplotlib.AxesSubplot

     或

     numpy.ndarray

  2. pandas.DataFrame.plot.hist

     ，返回

     matplotlib.AxesSubplot

  3. pandas.DataFrame.plot

     与

     kind='hist'

     ，返回

     matplotlib.axes.Axes

     或其中的

     numpy.ndarray

• plt.plot(x, y)

  只会绘制到最后一个

  axes

  。
• 最好使用 显式

  axes

  接口，而不是切换到 隐式

  pyplot

  接口，按照 为什么要显式？

数据和导入

import pandas as pd
import seaborn as sns  # for data
import matplotlib.pyplot as plt

df = sns.load_dataset('penguins')

  species     island  bill_length_mm  bill_depth_mm  flipper_length_mm  body_mass_g     sex
0  Adelie  Torgersen            39.1           18.7              181.0       3750.0    Male
1  Adelie  Torgersen            39.5           17.4              186.0       3800.0  Female
2  Adelie  Torgersen            40.3           18.0              195.0       3250.0  Female
3  Adelie  Torgersen             NaN            NaN                NaN          NaN     NaN
4  Adelie  Torgersen            36.7           19.3              193.0       3450.0  Female

df.hist

axes = df.hist(['bill_length_mm', 'bill_depth_mm'])

# returns an array of axes
axes → array([[<Axes: title={'center': 'bill_length_mm'}>, <Axes: title={'center': 'bill_depth_mm'}>]], dtype=object)

# draws first axes
axes[0][0].axhline(y=30, c='r')

# draws on second axes
axes[0][1].axhline(y=30, c='purple')

# only drawn an the last plot
plt.axhline(y=20, c='k')

# with only a single column
axes = df.hist('bill_length_mm')

# still an array with a single axes
axes → array([[<Axes: title={'center': 'bill_length_mm'}>]], dtype=object)

# index to the axes
axes[0][0].axhline(y=30, c='r')

# switching to the implicit interface works, but is not the recommended way
plt.axhline(y=20, c='k')

df.plot.hist

ax = df['bill_length_mm'].plot.hist()

# or
ax = df.plot.hist()

# or
ax = df.plot.hist(y='bill_length_mm')

# return a single axes
ax → <Axes: ylabel='Frequency'>

# plot on the axes
ax.axhline(y=30, c='k')

axes = df.plot.hist(by='sex')

# returns an array of axes
axes → array([<Axes: title={'center': 'Female'}, ylabel='Frequency'>, <Axes: title={'center': 'Male'}, ylabel='Frequency'>], dtype=object)

# draws first axes
axes[0].axhline(y=30, c='r')

# draws on second axes
axes[1].axhline(y=30, c='purple')

# only drawn an the last plot
plt.axhline(y=20, c='k')

df.plot(kind='hist')

ax = df['bill_length_mm'].plot(kind='hist')

# or
ax = df.plot(kind='hist')

# or
ax = df.plot(kind='hist', y='bill_length_mm')

# return a single axes
ax → <Axes: ylabel='Frequency'>

# plot on the axes
ax.axhline(y=30, c='k')

axes = df.plot(kind='hist', by='sex')

# returns an array of axes
axes → array([<Axes: title={'center': 'Female'}, ylabel='Frequency'>, <Axes: title={'center': 'Male'}, ylabel='Frequency'>], dtype=object)

# draws first axes
axes[0].axhline(y=30, c='r')

# draws on second axes
axes[1].axhline(y=30, c='purple')

# only drawn an the last plot
plt.axhline(y=20, c='k')