如何将Pandas DataFrame列名用作图例标签，无需手动指定？

当然可以不用手动指定图例标签，直接调用DataFrame的列名来自动生成，下面是两种实用的实现方式：

方法一：用Pandas内置的plot方法直接绘制 #

Pandas的DataFrame自带的plot方法会自动把列名作为图例标签，不管你是绘制全部列还是指定单列，都不需要手动写标签：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'col1': [0, 2, 1, 3], 
                        'col2': [9,7,8,9]}, 
                        index=[0, 1, 2, 3])

f = plt.figure()
ax = f.subplots()

# 绘制单列，自动用列名作为标签
df[['col1']].plot(ax=ax)
# 如果要绘制多列，直接写df.plot(ax=ax)即可，所有列名都会自动作为标签

ax.legend()
plt.show()

方法二：提取列的name属性手动传入label参数 #

如果坚持用Matplotlib的ax.plot方法单独绘制某一列，可以直接获取列的name属性作为标签值，避免手动写字符串：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data={'col1': [0, 2, 1, 3], 
                        'col2': [9,7,8,9]}, 
                        index=[0, 1, 2, 3])

f = plt.figure()
ax = f.subplots()

# 用列的name属性自动填充label
ax.plot(df['col1'], label=df['col1'].name)

ax.legend()
plt.show()

这两种方法都能帮你省去手动输入列名的麻烦，尤其是列名较长或者需要批量绘制时，用第一种方法效率更高。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者winderland