Python 将matplotlib plot axis设置为数据框列名

我有这样一个数据帧：

data = DataFrame({'Sbet': [1,2,3,4,5], 'Length' : [2,4,6,8,10])

然后我有一个函数来绘制和拟合这些数据

def lingregress(x,y):
    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
    r_sq = r_value ** 2

    plt.scatter(x,y)
    plt.plot(x,intercept + slope * x,c='r')

    print 'The slope is %.2f with R squared of %.2f' % (slope, r_sq)

然后我将调用数据帧上的函数：

 linregress(data['Sbet'],data['Length'])

我的问题是如何在函数中使x轴标签和y轴标签成为

Sbet

和

Length

，以及使绘图标题成为

Sbet vs Length

我尝试了一些方法，但在使用

plt.xlabel（data['Sbet'）时，我倾向于使整个列返回

和

plt.title

有序列 按定义的顺序使用列构建数据框架：

data = DataFrame.from_items([('Sbet', [1,2,3,4,5]), ('Length', [2,4,6,8,10])])

现在，您可以使用第一列作为

x

，第二列作为

y

：

def lingregress(data):
    x_name = data.columns[0]
    y_name = data.columns[1]
    x = data[x_name]
    y = data[y_name]
    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
    r_sq = r_value ** 2

    plt.scatter(x,y)
    plt.xlabel(x_name)
    plt.ylabel(y_name)
    plt.title('{x_name} vs. {y_name}'.format(x_name=x_name, y_name=y_name))
    plt.plot(x,intercept + slope * x,c='r')

    print('The slope is %.2f with R squared of %.2f' % (slope, r_sq))


lingregress(data)

显式列名 字典没有有用的顺序。因此，您不知道列的顺序，需要显式地提供名称的顺序

这将有助于：

def lingregress(data, x_name, y_name):
    x = data[x_name]
    y = data[y_name]
    slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(x,y)
    r_sq = r_value ** 2

    plt.scatter(x,y)
    plt.xlabel(x_name)
    plt.ylabel(y_name)
    plt.title('{x_name} vs. {y_name}'.format(x_name=x_name, y_name=y_name))
    plt.plot(x,intercept + slope * x,c='r')

    print('The slope is %.2f with R squared of %.2f' % (slope, r_sq))


lingregress(data, 'Sbet', 'Length')

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这是大量的手工/显式工作。想象一下，有许多列名称。。真的没有更智能/自动的推理方式将df中的一列名称链接到matplotlib了吗？