Matplotlib 如何设置pandas绘图中图例的位置

在使用pandas绘图时，经常需要添加图例以增强可读性。pandas内置了matplotlib作为其绘图底层库，因此可以利用matplotlib的相关函数来设置图例的位置。

绘制pandas图表

在绘制pandas图表之前，我们先来了解一下pandas的几种常见绘图方式。这些绘图方式大多以DataFrame的每一列为一组数据，并根据索引绘制出相应的图形。

折线图

折线图适用于连续变化的数据，其中每一列为一条折线。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
plt.plot(df)
plt.show()

柱状图

柱状图适用于离散数据，其中每一列为一组柱状。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
df.plot(kind='bar')
plt.show()

散点图

散点图适用于多列数据之间的关系，其中每一组数据为一对点。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
plt.scatter(df['a'], df['b'])
plt.show()

设置图例位置

在绘制图表时，通过调用matplotlib库的相关函数可以设置图例的位置。

根据坐标系位置设置图例位置

图例位置可以根据坐标系的上下左右四个位置进行设置。

loc='upper right'：右上角
loc='upper left'：左上角
loc='lower right'：右下角
loc='lower left'：左下角

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
plt.plot(df)
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
plt.plot(df)
plt.legend(loc='upper left')
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
plt.plot(df)
plt.legend(loc='lower right')
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
plt.plot(df)
plt.legend(loc='lower left')
plt.show()

根据图表大小设置图例位置

当图表的大小变化时，我们还可以通过计算图例的位置来保证其相对位置不变。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a: [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df)
ax.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df)
ax.legend(loc='center right', bbox_to_anchor=(0, 0.5))
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df)
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 1.1), ncol=2)
plt.show()

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4], 'b': [5, 4, 3, 2]})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(df)
ax.legend(loc='lower center', bbox_to_anchor=(0.5, -0.1), ncol=2)
plt.show()