pandas.Series.plot.line

Series.plot.line(x=None, y=None, **kwargs)

Построение Series или DataFrame в виде линий.

Эта функция полезна для построения линий с использованием значений DataFrame в качестве координат.

Параметры:

xметка или позиция, необязательно

Позволяет построить график одного столбца относительно другого. Если не указано, используется индекс DataFrame.

yметка или позиция, необязательно

Позволяет построить график одного столбца против другого. Если не указано, используются все числовые столбцы.

цветstr, array-like, или dict, опционально

Цвет для каждого из столбцов DataFrame. Возможные значения:

• Одиночная строка цвета, указанная по имени, коду RGB или RGBA,

  например, 'красный' или '#a98d19'.

• Последовательность строк цвета, указанных по имени, RGB или RGBA

  код, который будет использоваться для каждого столбца рекурсивно. Например, ['green','yellow'] каждая строка столбца будет заполнена зеленым или желтым цветом поочередно. Если есть только один столбец для построения графика, то будет использован только первый цвет из списка цветов.

• Словарь вида {имя столбцацвет}, так что каждый столбец будет

  раскрашены соответствующим образом. Например, если ваши столбцы называются a и b, тогда передача {'a': 'green', 'b': 'red'} окрасит линии для столбца a зеленым цветом и линиями для столбца b красным цветом.

**kwargs

Дополнительные аргументы ключевых слов задокументированы в DataFrame.plot().

Возвращает:

matplotlib.axes.Axes или np.ndarray из них

Возвращается ndarray с одним matplotlib.axes.Axes на столбец, когда subplots=True.

Смотрите также

matplotlib.pyplot.plot

Построение графика y в зависимости от x в виде линий и/или маркеров.

Примеры

>>> s = pd.Series([1, 3, 2])
>>> s.plot.line()  

Следующий пример показывает популяции некоторых животных за годы.

>>> df = pd.DataFrame({
...    'pig': [20, 18, 489, 675, 1776],
...    'horse': [4, 25, 281, 600, 1900]
...    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
>>> lines = df.plot.line()

Пример с подграфиками, поэтому возвращается массив осей.

>>> axes = df.plot.line(subplots=True)
>>> type(axes)

Повторим тот же пример, но укажем цвета для каждого столбца (в данном случае, для каждого животного).

>>> axes = df.plot.line(
...     subplots=True, color={"pig": "pink", "horse": "#742802"}
... )

Следующий пример показывает взаимосвязь между обеими популяциями.

>>> lines = df.plot.line(x='pig', y='horse')