折线图和条形图未与同一索引对齐

Question

我正在尝试将 pandas 数据框绘制为条形图和线图。

这个 MWE 总结了我所关注的内容：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

test_df = pd.DataFrame(np.random.rand(20,2), columns = ['A', 'B'])

test_df['A'] = test_df['A'].cumsum()
test_df['B'] = test_df['B'].cumsum()
test_df.index += 1

然后我绘制条形图：

ax = test_df.plot(kind='bar', colors=['red', 'blue'], figsize = (13.5,6))

这与 df 的索引如预期的一样绘制得很好：

然后，我以某种方式进一步操作数据，形成一个上限，将其绘制为针对条形的线：

test_df['C'] = test_df.index
test_df['Upper'] = 4 * (test_df['C']/5)**0.5
test_df['Upper'].plot()

但这并没有按预期工作：

• x 轴已移动，现在并非所有数据都可见
• 即使

  xlim

  被更改，线图也不会像我从 pandas df 索引中期望的那样从索引 1 开始。

如何解决以上问题？

Answer 1

您的示例中发生了两件事。

1) 当您使用

'A'

的

'B'

方法制作

plot(kind='bar')

和

test_df

的条形图时，pandas 会创建一个绘图，其中

test_df.index

中的值用作

'A'

和

'B'

列中的对应对。我假设 pandas 这样做是因为条形图通常与 x 轴上的分类变量一起使用。这可以通过以下代码来说明：

>>> test_df.index = [1, 2, 3, 4, 100, 6, 7, 8, 9, 10,
                     11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20]
>>> ax = test_df[['A', 'B']].plot(kind='bar', color=['red', 'blue'])

产生：

这意味着第一个图中的 x 轴刻度标签不是绘制值的实际 x 值。相反，

1

实际上位于 x = 0，因为它是索引的第一个值，而

20

位于 x = 19。您可以通过检查 x 轴限制来推断这一点：

>>> ax.get_xlim()
(-0.5, 19.5)

2) 调用

test_df['Upper'].plot()

（不带

kind='bar'

）绘制

'Upper'

列中的值，并使用

test_df.index

作为 x 坐标。此调用使用当前轴，并且看起来它还更改了 x 轴限制以适应最新绘制的数据，其 x 值为 1 到 20。如果您检查第二个图上的轴限制，它们将是

(1.0, 20.0)

.

为了解决这一切，我建议在绘制数据之前不要增加索引并将其保持在 0-19 之间。这样你就知道所有的 x 坐标都是相同的。然后在绘制它们之后，您可以使用

ax.set_xticklabels(['your', 'x', 'tick', 'labels'])

显式设置 x 刻度标签。

可能有一个

kwarg

您可以添加到

df.plot(kind='bar', ...)

来设置绘制条形的 x 坐标，但我目前似乎找不到它。

Answer 2

您可以使用以下代码将折线图与条形图对齐：

ax.set_xlim(ax.get_xlim()[0]-0.5, ax.get_xlim()[1]+0.5)