Pandas绘图函数TeX兼容名称生成及列名下划线报错解决

这个问题的核心在于TeX将下划线_视为下标命令的特殊字符，直接使用未转义的下划线会触发TeX语法错误。根据你想要的显示效果（是把A_1当成下标格式，还是原样显示下划线），可以用以下几种方案解决：

方案1：让TeX把下划线解析为下标效果（推荐如果需要数学格式） #

如果你的需求是让A_1显示为"A的下标1"这种数学格式，不需要手动转义，只需要确保Matplotlib启用了mathtext渲染，它会自动识别_作为下标命令：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 开启mathtext，让Matplotlib自动解析下标格式
plt.rcParams['axes.formatter.use_mathtext'] = True

# 示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A_1': [1, 3, 5], 'B_2': [2, 4, 6]})
df.plot()  # 此时图例和轴标签会自动把A_1渲染成A₁
plt.show()

这种方式下，TeX编译会正常工作，因为A_1被正确解析为合法的TeX下标命令。

方案2：转义下划线为普通字符（如果需要原样显示A_1） #

如果你只是想让下划线作为普通文本显示（不解析为下标），需要把列名中的_替换为TeX兼容的转义形式\_（注意Python字符串里要写两个反斜杠\\_来转义）：

临时处理列名 #

绘图前用rename方法批量修改列名：

df_tex_compatible = df.rename(columns=lambda col: col.replace('_', '\\_'))
df_tex_compatible.plot()

手动指定绘图标签 #

如果不想修改原DataFrame，可以在调用plot时通过labels参数直接指定兼容TeX的名称：

df.plot(
    y=['A_1', 'B_2'],
    labels=['A\\_1', 'B\\_2']  # 每个标签转义下划线
)

或者用字典批量映射：

tex_labels = {col: col.replace('_', '\\_') for col in df.columns}
df.plot(labels=tex_labels)

方案3：全局配置自动处理（适合频繁使用的场景） #

如果经常需要处理这类列名，可以写一个自定义的绘图函数，自动处理所有列名的TeX兼容性：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

def tex_compatible_plot(df, **kwargs):
    # 自动转义所有列名的下划线
    tex_labels = {col: col.replace('_', '\\_') for col in df.columns}
    # 合并用户传入的labels参数（如果有的话）
    if 'labels' in kwargs:
        tex_labels.update({k: v.replace('_', '\\_') for k, v in kwargs['labels'].items()})
    kwargs['labels'] = tex_labels
    # 调用Pandas的plot方法
    return df.plot(**kwargs)

# 使用示例
df = pd.DataFrame({'X_axis_1': [10, 20, 30], 'Y_axis_2': [15, 25, 35]})
tex_compatible_plot(df, title='TeX Compatible Plot')
plt.show()

另外，如果你全局开启了TeX渲染（plt.rcParams['text.usetex'] = True），一定要确保所有特殊字符都被正确转义，上面的方法同样适用。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bli