С Pandas вам доступны все ключевые инструменты работы с графикой. При этом интерфейс гораздо проще, чем у родных функций и методов библиотеки Matplotlib. Рассмотрим это на примере.
Сгенерируем датафрейм с двумя колонками и нарисуем его, используя метод plot:
По умолчанию все столбцы рисуются на одном графике. Это может быть изменено заданием параметра subplots=True (тогда все будут на разных, если какая-то колонка вообще не нужна, вызываете метод plot на датафрейме без нее). Также в качестве подписи по оси x используется индекс (отменяется параметром use_index).
Заголовки и подписи осей
В целом почти все основные настройки задаются как параметры метода plot. Например, заголовок графика (title) и подписи осей (xlabel, ylabel):
Для построения аналогичного графика с использованием Matplotlib понадобится примерно такой код:
Метки на осях
Задаются параметрами xticks и yticks. Подменим метки на оси x:
Задание пределов по осям
Задаются аргументами xlim и ylim:
Слияние осей
Регулируется параметрами sharex, sharey. Так как по умолчанию значение оси x в нашем случае разделяется, для изменения этого установим sharex=False:
Если аргументов не хватает
В этом случае вы можете подстроить вывод путем получения доступа к объектам графиков (возвращаются методом plot) и рисунка (доступ через модуль matplotlib.pyplot):
Внимательные заметили, что из-за использования аргумента use_index=False вместе с прежними рисками пропала и надпись (несмотря на то, что среди аргументов она присутствует). Простой способ исправить ситуацию такой:
Также я добавил строку ax[1].set_xticklabels(np.arange(12)-2) , так как среди аргументов не нашел возможности задать отдельно названия для рисок.
Необходимость обращения к методам модуля matplotlib.pyplot (через псевдоним plt) может возникнуть, например для задания размеров между графиками:
без этого надпись "месяц" у верхнего графика теряется:
Более точное описание аргументов вы найдете на официальной странице.