PANDAS는 여러 Y 축을 플롯합니다.

PANDAS는 여러 Y 축을 플롯합니다.

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팬더가 보조 Y 축을 지원한다는 것을 알고 있지만, 플롯에 3 차 Y 축을 배치하는 방법을 아는 사람이 있는지 궁금합니다 ... 현재 numpy + pyplot으로 이것을 달성하고 있지만 큰 데이터 세트에서는 느립니다.

이것은 쉽게 비교할 수 있도록 동일한 그래프에 개별 단위를 사용하여 다른 측정 값을 표시하는 것입니다 (예 : 상대 습도 / 온도 / 및 전기 전도도).

pandas너무 많은 일 없이도 이것이 가능한지 아는 사람이 있다면 정말 궁금합니다 .

[편집] 나는 (너무 많은 오버 헤드없이) 이것을 할 수있는 방법이 있다는 것을 의심한다. 그러나 나는 틀린 것으로 증명되기를 바란다. 이것은 matplotlib의 한계일지도 모른다.

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나는 이것이 효과가 있다고 생각한다.

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from pandas import DataFrame
df = DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['A', 'B', 'C'])

fig, ax = plt.subplots()
ax3 = ax.twinx()
rspine = ax3.spines['right']
rspine.set_position(('axes', 1.15))
ax3.set_frame_on(True)
ax3.patch.set_visible(False)
fig.subplots_adjust(right=0.7)

df.A.plot(ax=ax, style='b-')
# same ax as above since it's automatically added on the right
df.B.plot(ax=ax, style='r-', secondary_y=True)
df.C.plot(ax=ax3, style='g-')

# add legend --> take advantage of pandas providing us access
# to the line associated with the right part of the axis
ax3.legend([ax.get_lines()[0], ax.right_ax.get_lines()[0], ax3.get_lines()[0]],\
           ['A','B','C'], bbox_to_anchor=(1.5, 0.5))

산출:

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다음이없는 더 간단한 솔루션 plt:

ax1 = df1.plot()

ax2 = ax1.twinx()
ax2.spines['right'].set_position(('axes', 1.0))
df2.plot(ax=ax2)

ax3 = ax1.twinx()
ax3.spines['right'].set_position(('axes', 1.1))
df3.plot(ax=ax3)

....

이를 달성하기 위해 기능 사용 :

def plot_multi(data, cols=None, spacing=.1, **kwargs):

    from pandas import plotting

    # Get default color style from pandas - can be changed to any other color list
    if cols is None: cols = data.columns
    if len(cols) == 0: return
    colors = getattr(getattr(plotting, '_matplotlib').style, '_get_standard_colors')(num_colors=len(cols))

    # First axis
    ax = data.loc[:, cols[0]].plot(label=cols[0], color=colors[0], **kwargs)
    ax.set_ylabel(ylabel=cols[0])
    lines, labels = ax.get_legend_handles_labels()

    for n in range(1, len(cols)):
        # Multiple y-axes
        ax_new = ax.twinx()
        ax_new.spines['right'].set_position(('axes', 1 + spacing * (n - 1)))
        data.loc[:, cols[n]].plot(ax=ax_new, label=cols[n], color=colors[n % len(colors)])
        ax_new.set_ylabel(ylabel=cols[n])

        # Proper legend position
        line, label = ax_new.get_legend_handles_labels()
        lines += line
        labels += label

    ax.legend(lines, labels, loc=0)
    return ax

예:

from random import randrange

data = pd.DataFrame(dict(
    s1=[randrange(-1000, 1000) for _ in range(100)],
    s2=[randrange(-100, 100) for _ in range(100)],
    s3=[randrange(-10, 10) for _ in range(100)],
))

plot_multi(data.cumsum(), figsize=(10, 5))

산출:

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/11640243/pandas-plot-multiple-y-axes