Python pandas.DataFrame.plot（种类=“条形图”）的更多打印选项

pandas.DataFrame.plot（kind='bar'）

方法很方便，因为它可以根据数据框的行和列来绘制分组并适当着色的条。例如：

timeDf.plot(kind='bar', legend=False)

产生

对于以下数据帧：

但是如果我想让情节有，例如

• 对数y轴
• y轴和x轴的标签

该方法本身似乎没有这样的选项？对定制的支持是如此有限还是我遗漏了什么

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我不太愿意在matplotlib中重建此绘图函数，因为我认为它很费劲。

对于以下对象，有

set\u scale

和

set\u xticklabel

：

df=pd.DataFrame(np.random.random((6,6)))
ax=df.plot(kind='bar')
ax.yaxis.set_scale('log')
ax.set_xticklabels(['a','b','c','d','e','f'])

如果要使刻度间距均匀，应执行以下操作：

ax.set_yscale("log", nonposy='clip') #nonposy is required, otherwise the bar disappears.
ax.set_ylim((0.1, 100)) #remember to rest the limit.

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由于

matplotlib

1.3，因此

set\u scale

方法被弃用并替换为

\u set\u scale

ax.yaxis.set\u scale（“log”）

给出了一个奇怪的结果。在我的例子中，也是在你上面的例子中。奇怪的是，到底是怎么回事？@cphlewis y轴上的记号变成对数（记号标签开始重叠），但条形图没有相应地缩放。我甚至不确定y轴上的记号是否正确地对数；小刻度不应该是对数间隔的，而不是在大刻度（标记）之间均匀间隔的吗？在我们知道它们的意思之前，很难说这些条画得是否正确。我知道当从线性到“对数”时，这些条根本不会改变。这意味着这里出了问题。