Вы можете использовать следующий синтаксис для построения нескольких рядов из одного кадра данных pandas:
plt.plot(df['series1'])
plt.plot(df['series2'])
plt.plot(df['series3'])
В следующем пошаговом примере показано, как использовать этот синтаксис на практике.
Шаг 1: Создайте данные
Во-первых, давайте создадим фрейм данных pandas, который содержит общий объем продаж трех компаний за 8-недельный период:
import pandas as pd
#create data
df = pd.DataFrame({'A': [9, 12, 15, 14, 19, 23, 25, 29],
'B': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 14],
'C': [5, 4, 7, 13, 15, 15, 18, 31]})
#view data
print(df)
A B C
0 9 5 5
1 12 7 4
2 15 7 7
3 14 9 13
4 19 12 15
5 23 9 15
6 25 9 18
7 29 14 31
Шаг 2: Постройте несколько серий
Далее, давайте нанесем продажи каждой компании на тот же график:
import matplotlib.pyplot as plt
#plot each series
plt.plot(df['A'])
plt.plot(df['B'])
plt.plot(df['C'])
#display plot
plt.show()
Шаг 3: Добавьте легенду и метки
Далее добавим легенду и несколько меток осей, чтобы график было легче читать:
#plot individual lines with custom colors and labels
plt.plot(df['A'], label='A', color='green')
plt.plot(df['B'], label='B', color='steelblue')
plt.plot(df['C'], label='C', color='purple')
#add legend
plt.legend(title='Group')
#add axes labels and a title
plt.ylabel('Sales', fontsize= 14 )
plt.xlabel('Time', fontsize= 14 )
plt.title('Sales by Group', fontsize= 16 )
#display plot
plt.show()
Вы можете найти больше руководств по пандам на этой странице .