在 x 軸上具有雙 y 軸刻度和日期時間的 Pandas 數據框的 Matplot 線圖

Question

我有一個描述我家 ADSL 速度的日志。 日志條目采用以下格式，其中字段為 datetime;level;down​​speed;upspeed;testhost：

2020-01-06 18:09:45;INFO;211.5;29.1;0;host:spd-pub-rm-01-01.fastwebnet.it
2020-01-06 18:14:39;WARNING;209.9;28.1;0;host:spd-pub-rm-01-01.fastwebnet.it
2020-01-08 10:51:27;INFO;211.6;29.4;0;host:spd-pub-rm-01-01.fastwebnet.it

（對於完整的示例文件 -> https://www.dropbox.com/s/tfmj9ozxe5millx/test.log?dl=0供您下載以獲取以下代碼）

我希望在左軸上繪制一個帶有下載速度的 matplot 圖，上傳速度（在較小和較低的值范圍內）並且在 x 刻度線下可能在 45 度角處縮短日期時間。

"""Plots the adsl-log generated log."""
import matplotlib.pyplot as plt
# import matplotlib.dates as mdates
import pandas as pd

# set field delimiter and set column names which will also cause reading from row 1
data = pd.read_csv("test.log", sep=';', names=[
                   'datetime', 'severity', 'down', 'up', 'loss', 'server'])

#  we need to filter out ERROR records (with 0 speeds)
indexNames = data[data['severity'] == 'ERROR'].index
data.drop(indexNames, inplace=True)

# convert datetime pandas objecti to datetime64
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])

# use a dataframe with just the data I need; cleaner
speeds_df = data[['datetime', 'down', 'up']]
speeds_df.info() # this shows datetime column is really a datetime64 value now
# now let's plot
fig, ax = plt.subplots()
y1 = speeds_df.plot(ax=ax, x='datetime', y='down', grid=True, label="DL", legend=True, linewidth=2,ylim=(100,225))
y2 = speeds_df.plot(ax=ax, x='datetime', y='up', secondary_y=True, label="UL", legend=True, linewidth=2, ylim=(100,225))

plt.show()

我現在正在獲得我需要的圖，但希望對上述代碼中 ax、y1 和 y2 軸的作用進行一些澄清。

Answer 1

首先，分配y1和y2對象是不必要的，因為您以后將永遠不會使用它們。 此外， legend=True是默認值。

• 根據matplotlib.pyplot.subplots文檔， ax的返回是：

  ax ：axes.Axes 對象或 Axes 對象數組

• 每個pandas.DataFrame.plot ， ax參數：

  ax ：matplotlib 軸對象，默認無

因此，您首先初始化一個軸對象數組（默認為一個項目， nrow=1和nrow=2 ），然后根據熊貓圖分配它/它們。 現在，通常情況下，您會用ax=ax覆蓋ax 的分配，但是由於您使用了輔助 y 軸，因此繪圖彼此重疊：

# INITIALIZE FIG DIMENSION AND AXES OBJECTS
fig, axs = plt.subplots(figsize=(8,4))

# ASSIGN AXES OBJECTS ACCORDINGLY
speeds_df.plot(ax=axs, x='datetime', y='down', grid=True, label="DL", linewidth=2, ylim=(100,225))
speeds_df.plot(ax=axs, x='datetime', y='up', secondary_y=True, label="UL", linewidth=2, ylim=(100,225))

plt.show()

---

為了說明如何擴展軸對象，請參見下面的多個（非重疊）圖。

使用nrows=2的多個子圖的示例：

# INITIALIZE FIG DIMENSION AND AXES OBJECTS
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, figsize=(8,4))

# ASSIGN AXES OBJECTS WITH INDEXING AND NO Y LIMITS
speeds_df.plot(ax=axs[0], x='datetime', y='down', grid=True, label="DL", linewidth=2)
plt.subplots_adjust(hspace = 1)
speeds_df.plot(ax=axs[1], x='datetime', y='up', label="UL", linewidth=2)

plt.show()

---

使用ncols=2的多個繪圖示例：

# INITIALIZE FIG DIMENSION AND AXES OBJECTS
fig, axs = plt.subplots(ncols=2, figsize=(12,4))

# ASSIGN AXES OBJECTS WITH INDEXING AND NO Y LIMITS
speeds_df.plot(ax=axs[0], x='datetime', y='down', grid=True, label="DL", linewidth=2)
speeds_df.plot(ax=axs[1], x='datetime', y='up', label="UL", linewidth=2)

plt.show()

---

您甚至可以在將日期/時間字段設置為索引后使用subplots=True ：

# INITIALIZE FIG DIMENSION AND AXES OBJECTS
fig, axs = plt.subplots(figsize=(8,4))

# ASSIGN AXES OBJECT PLOTTING ALL COLUMNS
speeds_df.set_index('datetime').plot(ax=axs, subplots=True, grid=True, label="DL", linewidth=2)

plt.show()

Answer 2

所以感謝@Parfait，我希望我理解正確。 這里的工作代碼：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
###### Prepare the data to plot
# set field delimiter and set column names which will also cause reading from row 1
data = pd.read_csv('test.log', sep=';', names=[
                   'datetime', 'severity', 'down', 'up', 'loss', 'server'])
#  we need to filter out ERROR records (with 0 speeds)
indexNames = data[data['severity'] == 'ERROR'].index
data.drop(indexNames, inplace=True)
# convert datetime pandas object to datetime64
data['datetime'] = pd.to_datetime(data['datetime'])
# use a dataframe with just the data I need; cleaner
speeds_df = data[['datetime', 'down', 'up']]

# now plot the graph
fig, ax = plt.subplots()

color = 'tab:green'
ax.set_xlabel('thislabeldoesnotworkbutcolordoes', color=color)
ax.tick_params(axis='x', labelcolor=color)

color = 'tab:red'
speeds_df.plot(ax=ax, x='datetime', y='down', label="DL", legend=True, linewidth=2, color=color)
ax.set_ylabel('DL', color=color)
ax.tick_params(axis='y', labelcolor=color)

color = 'tab:blue'
ax2 = speeds_df.plot(ax=ax, x='datetime', y='up', secondary_y=True, label="UL", legend=True, linewidth=2, color=color)
ax2.set_ylabel('UL', color=color)
ax2.tick_params(axis='y', labelcolor=color)
# using ylim in the plot command params does not work the same
# cannot show a grid since the two scales are different
ax.set_ylim(10, 225)
ax2.set_ylim(15, 50)

plt.show()

這使：

我仍然沒有得到的是：a）為什么 x 軸標簽似乎只尊重顏色而不是字符串值：（b）為什么 df 圖中的 ylim=(n,m) 參數不能很好地工作我必須改用 ax.set_ylim 結構