如何在 Pandas 中绘制和标记多个自相关函数？

Question

我有几个变量，我想在一张图上查看它们的自相关函数。我可以做这个。但问题是我不确定如何创建一个图例，以便我知道哪个变量是哪个。这是我的数据的样子：import pandas as pd from pandas.plotting import autocorrelation_plotdf = pd.DataFrame(data = {    "Year": [y for y in range(1800, 2000)],    "Var 1": [random.random() for i in range(200)],     "Var 2": [random.random() for i in range(200)],     "Var 3": [random.random() for i in range(200)]})df.set_index("Year")现在这是我在一张图上绘制自相关函数的方法：for variable in df.columns:    autocorrelation_plot(df[variable])问题是没有传说，所以我不知道哪个变量是哪个。而且，autocorrelation_plot没有legend论据。

Answer 1

我添加了一个标签变量来获取标签：

for variable in df.columns:
   ax = autocorrelation_plot(df[variable], label = variable)

股票数据

它奏效了

Answer 2

试试这个代码：

for variable in df.columns:

    ax = autocorrelation_plot(df[variable])

ax.legend(ax.get_lines())

autocorrelation_plot返回一个类型的对象，AxesSubplot它允许您像使用 matplotlib 一样操作图形。因此，要添加图例，您只需将函数刚刚绘制的线条作为参数传递。

例如，使用此代码，我打印每条打印行的颜色，然后更改行的标签，添加字符串variable：

i=0

for variable in df.columns:

    ax = autocorrelation_plot(df[variable])

    print(variable, ax.get_lines()[-1].get_color())

    for k in range(i, len(ax.get_lines())):

        ax.get_lines()[k].set_label(f'{k}_{variable}')

    i+=6

ax.legend(ax.get_lines())

Answer 3

我即兴创作了来自@Massifox 的答案，我能够为自相关图定制一个图例

from matplotlib.lines import Line2D

plot_color = []

for variable in df.columns:

    ax = autocorrelation_plot(df[variable])

    plot_color.append((ax.get_lines()[-1].get_color()))

custom_lines = [Line2D([0],[0], color=plot_color [0], lw=2),

                Line2D([0],[0], color=plot_color [1], lw=2),

                Line2D([0],[0], color=plot_color [2], lw=2)]

                

ax.legend(custom_lines, ['label1', 'label2', 'label3'])