Pandas绘制折线图时x、y轴用同一列数据报错求助

问题原因 #

pandas的plot.line()方法在指定x参数时，会自动将该列从DataFrame的可用数据列中排除（默认逻辑认为x轴列不会同时作为y轴数据）。当你尝试同时指定y='y_1'时，DataFrame中已找不到该列，因此抛出KeyError。而plot.scatter()没有这个限制，所以能正常运行。

解决办法 #

以下是几种可行的解决方案：

方案1：直接使用matplotlib原生plot函数 #

绕过pandas的line plot限制，直接调用matplotlib绘制参考线：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_me():
    df = pd.DataFrame({
        'y_1': [20, 30, 290, 675, 800],
        'y_2': [22, 25, 281, 600, 900]
    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
   
    df.plot.line(x='y_1', y='y_2')    
    # 直接用matplotlib绘制y=x参考线
    plt.plot(df['y_1'], df['y_1'], color='red', linestyle='--')
    plt.show()

plot_me()

方案2：复制y_1列作为新列 #

给DataFrame添加y_1的副本，避免x参数导致的列排除：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_me():
    df = pd.DataFrame({
        'y_1': [20, 30, 290, 675, 800],
        'y_2': [22, 25, 281, 600, 900]
    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
    # 复制y_1列作为参考线数据列
    df['y_1_ref'] = df['y_1']
   
    df.plot.line(x='y_1', y='y_2')    
    df.plot.line(x='y_1', y='y_1_ref', color='red', linestyle='--')
    plt.show()

plot_me()

方案3：直接传入x和y的Series数据 #

调用plot.line()时，不指定列名，直接传入对应的Series对象：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_me():
    df = pd.DataFrame({
        'y_1': [20, 30, 290, 675, 800],
        'y_2': [22, 25, 281, 600, 900]
    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
   
    df.plot.line(x='y_1', y='y_2')    
    # 直接传入Series作为x、y数据源
    df.plot.line(x=df['y_1'], y=df['y_1'], color='red', linestyle='--')
    plt.show()

plot_me()

额外优化：绘制通用y=x参考线 #

如果需要覆盖整个坐标轴范围的理想参考线，可基于当前轴范围绘制：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_me():
    df = pd.DataFrame({
        'y_1': [20, 30, 290, 675, 800],
        'y_2': [22, 25, 281, 600, 900]
    }, index=[1990, 1997, 2003, 2009, 2014])
   
    df.plot.line(x='y_1', y='y_2')    
    # 获取当前坐标轴的范围，绘制覆盖全范围的参考线
    ax = plt.gca()
    lims = [min(ax.get_xlim()[0], ax.get_ylim()[0]), max(ax.get_xlim()[1], ax.get_ylim()[1])]
    plt.plot(lims, lims, 'r--')
    plt.show()

plot_me()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Josh