如何獲得正確的軸 matplotlib

Question

我有這張表，我想顯示兩個趨勢與日期。 我想顯示表格中股票價格的收盤價以及石油價格。 出於某種原因，我真的很難做到這一點。 這是我到目前為止所做的：

正如您可以清楚地看到的那樣，這不是我想要的......我不知道為什么我的 y 軸會以這種方式出現，我只想用 y 軸作為價格顯示這些列。 有人可以幫忙嗎？

這是該表上的 info 命令的結果。

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
DatetimeIndex: 91 entries, 2010-02-01 to 2020-09-01
Data columns (total 7 columns):
 #   Column     Non-Null Count  Dtype  
---  ------     --------------  -----  
 0   Open       91 non-null     float64
 1   High       91 non-null     float64
 2   Low        91 non-null     float64
 3   Close      91 non-null     float64
 4   Adj Close  91 non-null     float64
 5   Volume     91 non-null     int64  
 6   Oil Price  91 non-null     object 
dtypes: float64(5), int64(1), object(1)
memory usage: 8.2+ KB

Answer 1

回答

從stocksAndOil.info()的輸出中可以看出， Close列是float64類型，這很好：pandas 將其值解釋為數字。
相反，列Oil Price is object ：這意味着 pandas 將其值解釋為字符串，而不是數字。 換句話說，該值74.41為Oil price在2020-02-01 （上面的截圖的第一行）被解釋為字符串'74.41' 。
要解決，您需要將Oil price列類型從str轉換為float ：

stocksAndOil['Oil price'] = stocksAndOil['Oil price].astype(float)

例子

檢查此代碼作為示例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': ['3', '2', '4']})

print(df.info())

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(df['A'], df['B'])

plt.show()

正如您可以看到的，列'B'只有str值。 df.info()的輸出是：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype 
---  ------  --------------  ----- 
 0   A       3 non-null      int64 
 1   B       3 non-null      object
dtypes: int64(1), object(1)
memory usage: 100.0+ bytes

得到的情節是：

檢查 y 軸標簽： 2介於3和4之間，所以這顯然是錯誤的。
為了解決我使用這個代碼：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3],
                   'B': ['3', '2', '4']})
df['B'] = df['B'].astype(float)

print(df.info())

fig, ax = plt.subplots()

ax.scatter(df['A'], df['B'])

plt.show()

df.info()的輸出是：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 3 entries, 0 to 2
Data columns (total 2 columns):
 #   Column  Non-Null Count  Dtype  
---  ------  --------------  -----  
 0   A       3 non-null      int64  
 1   B       3 non-null      float64
dtypes: float64(1), int64(1)
memory usage: 112.0 bytes

這次'B'列具有float值，結果圖是正確的：