从 Excel 文件绘制数据

Question

我正在尝试从 Excel 工作表加载数据，然后将所有数据绘制在同一个图上，但我对在单个图上绘制多条线有点缺乏经验。 每列是经过的时间和相应的剩余行为。 我有多个名称相同的列。 每列中的时间不同，因此有多个时间列。 现在代码只输出 4 个单独的图。 有人可以告诉我如何在不使自己过于复杂的情况下做到这一点，我将来必须绘制多个文件并且想要一种简单的方法。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

HD = pd.read_excel('C:\\Users\\azizl\\Desktop\\HDPD_Data.xlsx')

HD.plot(x='Time Elapsed', y= 'Residual Act.' , label='24')
HD.plot(x='Time Elapsed.1', y= 'Residual Act..1', label='48')
HD.plot(x='Time Elapsed.2', y= 'Residual Act..2', label='normal')
HD.plot(x='Time Elapsed.3', y= 'Residual Act..3', label='physical')
plt.show()
HD.head()

Answer 1

假设您之前阅读过HD ，要生成您的情节，请尝试以下代码：

import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['24', '48', 'normal', 'physical']
for slc in np.split(HD.values, HD.shape[1] // 2, axis=1):
    plt.plot(slc[:, 0], slc[:, 1], 'o-')
plt.xlabel('Time elapsed')
plt.ylabel('Residual Act.')
plt.legend(labels)
plt.show()

这个想法是：

• 将源 DataFrame 分成 2 列切片 ( np.split )。
• 使用当前切片 ( plt.plot ) 中的x和y数据绘制每个切片。
• 从外部列表创建图例。

为了测试上面的代码，我创建了以下 DataFrame：

   Time Elapsed  Residual Act.  Time Elapsed.1  Residual Act..1  Time Elapsed.2  Residual Act..2  Time Elapsed.3  Residual Act..3 
0          1.00           4.15            1.10             4.10            1.15             3.50            1.05             3.76  
1          1.15           4.01            1.27             3.90            1.30             3.20            1.20             3.00  
2          1.80           3.40            1.90             3.50            2.11             3.00            2.00             2.90  
3          2.20           3.00            2.50             3.05            2.47             2.88            2.30             2.70  
4          2.90           2.50            2.95             2.20            2.90             2.40            3.10             2.30  
5          3.60           2.00            4.00             1.70            3.86             2.20            4.05             2.00  

原始 Excel 文件包含对经过的时间和残差行为。 列，但read_excel将.1 , .2 , ... 添加到重复的列名中。

已用时间以秒和剩余动作表示。 在任何选择的单位。

对于上述数据，我得到了以下图片：