极客笔记如何在使用Pandas’ plot创建的图中添加共享的x标签和y标签？ (Matplotlib)
在数据分析和可视化中，Pandas是非常重要的一个库，特别是在数据的导入、清洗和处理方面，非常方便。同时，Pandas也提供了数据可视化的功能，其中涉及到了Matplotlib库，可以用来创建各种图表，比如线图、柱状图、散点图、热力图等等。但是，当需要在一个图表中添加共享的x标签和y标签时，就需要使用到Matplotlib的一些高级技巧。
Matplotlib的两种方法
在Matplotlib中，添加共享的标签有两种方法：
方法1：使用plt.subplots()和fig.add_subplot()
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 创建数据
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9]}, index=['x', 'y', 'z'])
# 创建两个子图
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2,1,sharex=True)
# 在第一个子图中绘制折线图
ax1.plot(df.index, df['A'], label='A')
ax1.plot(df.index, df['B'], label='B')
ax1.legend()
# 在第一个子图中添加x标签和y标签
ax1.set_ylabel('A and B')
# 在第二个子图中绘制柱状图
ax2.bar(df.index, df['C'], color='gray')
# 在第二个子图中添加y标签
ax2.set_ylabel('C')
# 添加共享的x标签
fig.add_subplot(111, frameon=False)
plt.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
plt.xlabel('Index')
# 显示图像
plt.show()
在这个例子中，我们首先使用Pandas创建了一个DataFrame，包含3列数据，并具有自定义的索引，然后使用plt.subplots()创建了两个子图，子图1和子图2共享x轴，接着在子图1中绘制了两条折线图，并添加了A和B两个标签，然后在子图2中绘制了一张柱状图，并添加了C标签。最后，我们在整个图表中添加了共享的x标签，并自定义了标签名称。
方法2：使用plt.axes()和plt.subplot2grid()
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 创建数据
df = pd.DataFrame({'A':[1, 2, 3], 'B':[4, 5, 6], 'C':[7, 8, 9]}, index=['x', 'y', 'z'])
# 创建一个大的子图
fig = plt.figure()
# 创建子图1
ax1 = plt.subplot2grid((3, 1), (0, 0), rowspan=2)
ax1.plot(df.index, df['A'], label='A')
ax1.plot(df.index, df['B'], label='B')
ax1.legend()
ax1.set_ylabel('A and B')
# 创建子图2
ax2 = plt.subplot2grid((3, 1), (2, 0))
ax2.bar(df.index, df['C'], color='gray')
ax2.set_ylabel('C')
# 添加共享的x标签
ax = plt.axes([0, 0, 1, 1], frameon=False)
ax.xaxis.set_visible(False)
ax.yaxis.set_visible(False)
plt.tick_params(labelcolor='none', top=False, bottom=False, left=False, right=False)
plt.xlabel('Index')
# 显示图像
plt.show()
在这个例子中，我们也是使用Pandas创建了一个DataFrame，包含3列数据，并具有自定义的索引，然后使用plt.subplot2grid()创建了一个大的子图，并使用rowspan参数将子图1和子图2所占的行数分别设置为2和1，接着在子图1中绘制了两条折线图，并添加了A和B两个标签，然后在子图2中绘制了一张柱状图，并添加了C标签。最后，我们在整个图表中添加了共享的x标签，并自定义了标签名称。
方法比较
这两种方法都能够实现在使用Pandas’ plot创建的图中添加共享的x标签和y标签，方法一使用了plt.subplots()和fig.add_subplot()，方法二使用了plt.axes()和plt.subplot2grid()。方法一的优点是比较简单，代码量少，但缺点是不能够自定义子图的大小和位置；方法二的优点是比较灵活，可以自定义子图的大小和位置，但缺点是需要进行更多的设置。具体应该根据需求来选择合适的方法。
结论
本文介绍了在使用Pandas’ plot创建的图中添加共享的x标签和y标签的两种Matplotlib方法，同时提到了各种方法的优点和缺点，希望对大家在数据可视化过程中有所帮助。需要在Matplotlib中深入学习的同学，还可以参考Matplotlib官方文档，里面有更加详细的教程和示例代码供大家学习。