在python线图中添加二次y轴

我想添加辅助y轴。我的数据是CSV格式的，有三列日期、lscc和cc。我想将LSCC添加为第一个y轴，将CC添加为第二个y轴。到目前为止，我已经做到了这一点

df=pd.read_csv("E29Lsccvalue.csv", index_col='Date' )
plt.ylabel("")
plt.xlabel("Low level Similarity Class Cohesion (LSCC) Evolution")
df.plot(kind="line", marker='o',legend=None)
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

---

谢谢

虽然没有提供可复制的日期，但我想您可以通过这样做达到预期的结果：

ax = df.plot(secondary_y='CC')

最终添加所需的所有

ax

定制

编辑：虚线自定义

假设您需要在x轴上的某个位置（在本例中，在pandas索引的位置2处）绘制一条垂直虚线，请使用和

：'

作为线型（点）

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虽然没有提供可复制的日期，但我想您可以通过以下方式实现预期结果：

ax = df.plot(secondary_y='CC')

最终添加所需的所有

ax

定制

编辑：虚线自定义

假设您需要在x轴上的某个位置（在本例中，在pandas索引的位置2处）绘制一条垂直虚线，请使用和

：'

作为线型（点）

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在matplotlib中，当我想利用我创建的现有X轴，但在顶部用不同的Y轴打印更多数据时，我使用了

twinx（）

。在使用

df

作为第一个绘图对象的情况下：

axCC = df.twinx() # second axis sharing the same X axis of the original

然后，您可以通过以下调用包括对此轴引用的绘图、标签和其他参数：

axCC.set_ylabel("ExampleLabel",color="tab:red")
axCC.plot(xData,yData,color="blue")

等等等等

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当我想利用我创建的现有X轴，但在顶部用不同的Y轴绘制更多数据时，我使用的matplotlib中显示了一个功能完整且更详细的示例。在使用

df

作为第一个绘图对象的情况下：

axCC = df.twinx() # second axis sharing the same X axis of the original

然后，您可以通过以下调用包括对此轴引用的绘图、标签和其他参数：

axCC.set_ylabel("ExampleLabel",color="tab:red")
axCC.plot(xData,yData,color="blue")

等等等等

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图中显示了一个更详细的完整功能示例

尝试阅读重复问题中的答案。尝试阅读重复问题中的答案。嘿，非常感谢。还有一个问题，我如何在特定日期添加虚线？我编辑了我的回答。谢谢，我尝试了虚线的解决方案，但问题是我的x轴是日期，axvline不接受日期值axvline接受位置，而不是值！但它不接受我指定的职位。我像这样导入matplotlib.pyplot作为plt df=pd.read_csv（“E29Lsccvalue.csv”）axes1=df.plot（kind=“line”，marker=“o”，legend=None，secondary_y='CC'，figsize=（6,6），rot=90）plt.xlabel（“Date”）plt.ylabel（“低级相似类内聚（LSCC）”）axes1.set_ylabel（“类内聚（CC）”）line=df.iloc[20][0]打印（line）axes1.axvline（line，linestyle='：'，color='r'）plt.show（）非常感谢。还有一个问题，我如何在特定日期添加虚线？我编辑了我的回答。谢谢，我尝试了虚线的解决方案，但问题是我的x轴是日期，axvline不接受日期值axvline接受位置，而不是值！但它不接受我指定的职位。我像这样导入matplotlib.pyplot作为plt df=pd.read_csv（“E29Lsccvalue.csv”）axes1=df.plot（kind=“line”，marker=“o”，legend=None，secondary_y='CC'，figsize=（6,6），rot=90）plt.xlabel（“Date”）plt.ylabel（“低级相似类内聚（LSCC）”）axes1.set_ylabel（“类内聚（CC）”）line=df.iloc[20][0]打印（line）axes1.axvline（line，linestyle='：'，color='r'）plt.show（）