在Pandas中,带有两个y轴的Plot()函数中的第二行数据存储在右侧的y轴上。这种情况下,我们可以使用secondary_y
参数来指定哪些列应该使用第二个y轴。通过将secondary_y
参数设置为一个列表,其中包含要在第二个y轴上显示的列名,我们可以在同一图表中同时显示两个y轴的数据。
以下是一个示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
'y1': [10, 20, 30, 40, 50],
'y2': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)
# 使用Plot()函数绘制带有两个y轴的图表
ax = df.plot(x='x', y='y1', legend=True)
df.plot(x='x', y='y2', secondary_y=True, ax=ax, legend=True)
# 设置图表标题和轴标签
ax.set_title('Plot with Two Y-Axes')
ax.set_xlabel('X-axis')
ax.set_ylabel('Y1-axis')
ax.right_ax.set_ylabel('Y2-axis')
# 显示图表
plt.show()
在这个例子中,我们创建了一个包含x、y1和y2列的数据集。然后,我们使用plot()
函数分别绘制了y1和y2列的数据,并通过secondary_y=True
参数将y2列的数据绘制在第二个y轴上。最后,我们设置了图表的标题和轴标签,并显示了图表。
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