パンダのプロットにxとyのラベルを追加する

パンダを使用して非常に単純なものをプロットする次のコードがあるとします。

import pandas as pd
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, 
         title='Video streaming dropout by category')

特定のカラーマップを使用する機能を維持しながら、xラベルとyラベルを簡単に設定するにはどうすればよいですか？plot()pandas DataFrames のラッパーは、それに固有のパラメーターを取りません。

df.plot()この関数は返すmatplotlib.axes.AxesSubplotオブジェクトを。そのオブジェクトにラベルを設定できます。

ax = df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, title='Video streaming dropout by category')
ax.set_xlabel("x label")
ax.set_ylabel("y label")

それとも、もっと簡潔に：ax.set(xlabel="x label", ylabel="y label")。

または、インデックスのx軸ラベルには、インデックス名がある場合は自動的に設定されます。df2.index.name = 'x label'あまりにもうまくいくでしょう。

あなたはこのようにそれを使うことができます：

import matplotlib.pyplot as plt 
import pandas as pd

plt.figure()
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
df2.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10,
         title='Video streaming dropout by category')
plt.xlabel('xlabel')
plt.ylabel('ylabel')
plt.show()

明らかに、文字列 'xlabel'と 'ylabel'を希望の文字列に置き換える必要があります。

DataFrameの列とインデックスにラベルを付けると、パンダは適切なラベルを自動的に提供します。

import pandas as pd
values = [[1, 2], [2, 5]]
df = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                  index=['Index 1', 'Index 2'])
df.columns.name = 'Type'
df.index.name = 'Index'
df.plot(lw=2, colormap='jet', marker='.', markersize=10, 
        title='Video streaming dropout by category')

この場合でも、手動でyラベルを指定する必要があります（たとえば、plt.ylabel他の回答に示されているように）。

axis.set関数と一緒に両方のラベルを設定することが可能です。例を探します：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
values = [[1,2], [2,5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], index=['Index 1','Index 2'])
ax = df2.plot(lw=2,colormap='jet',marker='.',markersize=10,title='Video streaming dropout by category')
# set labels for both axes
ax.set(xlabel='x axis', ylabel='y axis')
plt.show()

使用する場合pandas.DataFrame.hist：

plt = df.Column_A.hist(bins=10)

プロットではなく、プロットの配列を取得することに注意してください。したがって、xラベルを設定するには、次のようにする必要があります。

plt[0][0].set_xlabel("column A")

どう...

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

values = [[1,2], [2,5]]

df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], index=['Index 1','Index 2'])

(df2.plot(lw=2,
          colormap='jet',
          marker='.',
          markersize=10,
          title='Video streaming dropout by category')
    .set(xlabel='x axis',
         ylabel='y axis'))

plt.show()

pandasmatplotlib基本的なデータフレームプロットに使用します。したがって、pandas基本的なプロットに使用している場合は、matplotlibを使用してプロットをカスタマイズできます。ただし、ここでは、を使用seabornして、の基本レベルに移行せずにプロットをさらにカスタマイズできる別の方法を提案しますmatplotlib。

作業コード：

import pandas as pd
import seaborn as sns
values = [[1, 2], [2, 5]]
df2 = pd.DataFrame(values, columns=['Type A', 'Type B'], 
                   index=['Index 1', 'Index 2'])
ax= sns.lineplot(data=df2, markers= True)
ax.set(xlabel='xlabel', ylabel='ylabel', title='Video streaming dropout by category')