能否向pandas.DataFrame.plot的ylabel参数传入可迭代对象？

核心结论 #

目前pandas的DataFrame.plot()方法的ylabel参数不支持传入可迭代对象为每个子图单独设置y轴标签。这个参数设计上仅接受单个字符串（或可转为字符串的对象），会将其统一应用到所有子图上，这就是你看到所有Axes都显示("a","b","c","d")的原因。

可行的实现方式 #

虽然没法直接通过ylabel参数完成，但可以用以下两种简洁的方式实现需求：

方式1：提前创建Axes对象，绘制后循环设置标签

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

df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(10,4))
fig, ax = plt.subplots(2,2)
# 绘制子图
df.plot(subplots=True, ax=ax.flatten())
# 为每个子图分配对应标签
y_labels = ["a", "b", "c", "d"]
for axis, label in zip(ax.flatten(), y_labels):
    axis.set_ylabel(label)

plt.tight_layout()
plt.show()

方式2：利用df.plot()返回的Axes列表设置标签

如果不需要提前创建画布，也可以直接用plot方法返回的子图列表操作：

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

df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(10,4))
# 绘制子图并获取Axes列表
axes = df.plot(subplots=True, figsize=(8, 6), layout=(2,2))
# 批量设置标签
y_labels = ["a", "b", "c", "d"]
for ax, lbl in zip(axes.flatten(), y_labels):
    ax.set_ylabel(lbl)

plt.tight_layout()
plt.show()

补充说明 #

pandas官方文档中ylabel参数标注的label类型，指的是单个标签值，而非可迭代的标签集合。如果有批量设置子图标签的需求，只能通过matplotlib的Axes API事后单独配置，这也是目前最直接的解决方案。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Barzi2001