修改pandas条形图的图例

Question

当我用熊猫制作条形图时我总是很烦，我想更改图例中标签的名称。例如，考虑此代码的输出：

import pandas as pd
from matplotlib.pyplot import *

df = pd.DataFrame({'A':26, 'B':20}, index=['N'])
df.plot(kind='bar')

现在，如果我想更改图例中的名称，我通常会尝试：

legend(['AAA', 'BBB'])

但我最终得到了这个：

事实上，第一个虚线似乎对应于另一个补丁。

所以我想知道是否有一个简单的技巧来更改标签，或者我是否需要使用matplotlib独立绘制每个列并自己设置标签。感谢。

Answer 1

更改Pandas df.plot()的标签：

import pandas as pd
from matplotlib.pyplot import *

fig, ax = subplots()
df = pd.DataFrame({'A':26, 'B':20}, index=['N'])
df.plot(kind='bar', ax=ax)
ax.legend(["AAA", "BBB"]);

修改

少一行：

df = pd.DataFrame({'A':26, 'B':20}, index=['N'])
ax = df.plot(kind='bar')
ax.legend(["AAA", "BBB"]);

Answer 2

如果需要调用绘图乘法时间，则还可以使用“标签”参数：

ax = df1.plot(label='df1')
ax = df2.plot(label='df2')

OP问题中不是这种情况，但是如果DataFrame为长格式并且您在绘制之前使用groupby，这可能会有所帮助。

Answer 3

这只是一个边缘情况，但我认为它可以为其他答案增加一些价值。

如果在图形上添加更多详细信息（例如注释或线条），您很快就会发现在轴上调用图例时它是相关的：如果在脚本底部调用它，它将捕获不同的内容图例元素的句柄，弄乱了一切。

例如以下脚本：

df = pd.DataFrame({'A':26, 'B':20}, index=['N'])
ax = df.plot(kind='bar')
ax.hlines(23, -.5,.5, linestyles='dashed')
ax.annotate('average',(-0.4,23.5))

ax.legend(["AAA", "BBB"]); #quickfix: move this at the third line

会给你这个数字，这是错误的：

尽管这是一个玩具示例，可以通过更改命令的顺序轻松地进行修复，但有时您需要在几次操作后修改图例，因此下一个方法将为您提供更大的灵活性。例如，在这里，我还更改了图例的字体大小和位置：

df = pd.DataFrame({'A':26, 'B':20}, index=['N'])
ax = df.plot(kind='bar')
ax.hlines(23, -.5,.5, linestyles='dashed')
ax.annotate('average',(-0.4,23.5))
ax.legend(["AAA", "BBB"]);

# do potentially more stuff here

h,l = ax.get_legend_handles_labels()
ax.legend(h[:2],["AAA", "BBB"], loc=3, fontsize=12)

这是您将得到的：