如何调整pandas多子图绘图的图例位置，保障图表可读性

解决方案 #

方案1：移除子图独立图例，指标名嵌入子图标题（最适合单曲线子图场景） #

你当前每个子图仅对应1条曲线，完全不需要单独放置图例，直接把列名作为子图标题即可，能节省大量显示空间：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 按5列布局，向上取整计算所需行数，避免子图溢出
cols = 5
rows = (df.shape[1] + cols - 1) // cols

# 绘图时关闭默认图例，后续手动配置子图标题
axes = df.plot(
    legend=False, 
    subplots=True, 
    layout=(rows, cols), 
    grid=True, 
    suptitle="Labs", 
    sharex=True, 
    sharey=False,
    figsize=(12, 32),
)

# 遍历所有子图，将对应指标名设为子图标题，调整字体大小避免拥挤
for ax, col in zip(axes.flat, df.columns):
    ax.set_title(col, fontsize=8)

# 调整子图间距，给顶部总标题预留空间
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.97])
plt.show()

方案2：保留图例，统一放置在整张图的公共区域 #

如果业务要求必须保留图例，可以取消每个子图的独立图例，统一在整张图的右侧/底部生成公共图例：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

cols = 5
rows = (df.shape[1] + cols - 1) // cols

# 适当加宽画布，给右侧公共图例预留空间
axes = df.plot(
    legend=False, 
    subplots=True, 
    layout=(rows, cols), 
    grid=True, 
    suptitle="Labs", 
    sharex=True, 
    sharey=False,
    figsize=(14, 32),
)

# 生成公共图例，放在整张图的右侧区域
handles, labels = axes.flat[0].get_legend_handles_labels()
plt.figlegend(handles, df.columns, loc="upper right", bbox_to_anchor=(1.15, 0.97), fontsize=8)

# 调整布局，给图例和总标题预留空间
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 0.9, 0.97])
plt.show()

额外优化建议 #

• 如果所有指标量级接近，可以将sharey设置为True，进一步减少y轴刻度占用的空间
• 子图标题、刻度、图例的字体大小可以根据实际显示效果灵活调整，避免文字重叠

内容的提问来源于stack exchange，提问作者John Conor