Python 复制pandas.DataFrame.plot的默认绘图行为

作为熊猫的常客，我经常想绘制我的数据

使用

df.plot（）

非常方便，我喜欢它给我的布局

我经常遇到这样的问题：当我向其他人显示生成的图形时，他们喜欢它，但希望进行一些微小的更改

这常常让我想在

matplotlib

中重新创建精确的图形，这会变成几百行代码，但它的工作方式与

df.plot（）

有没有办法从pandas获取默认打印行为的设置，并在打印中添加一些内容

例如：

df = pd.DataFrame([1,2,3,6],index=[15,16,17,18], columns=['values'])
df.plot(kind='bar')

这段代码构成了一个漂亮的图形：

试图用matplotlib重新创建这个过程，只需花几个小时的时间浏览文档，但仍然没有找到正确的解决方案

更不用说它有多少行配置代码了

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as plticker
import matplotlib.patches as mpatches

fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.bar(df.index, df['values'], 0.4, align='center')       
loc = plticker.MultipleLocator(base=1.0)
ax1.xaxis.set_major_locator(loc)
ax1.xaxis.set_ticklabels(["","15", "16", "17", "18"])

plt.show()

TLDR；

---

如何轻松复制并扩展

df.plot（）

的行为，而不必手动重新创建所有内容？

您可以使用pandas进行绘图，使用

ax=df.plot（）

访问matplotlib

轴对象，然后进一步自定义它。或者，
fig，ax=plt.subplot（）；图（ax=ax）；斧头
您可以使用pandas进行绘图，使用
ax=df.plot（）
访问matplotlib
Axes
对象，然后从那里进一步自定义它。或者，
fig，ax=plt.subplot（）；图（ax=ax）；斧头