从具有负值和正值的熊猫数据框中绘制

Question

我有一个如下所示的数据框：MM Initial Energy   MM Initial Angle    QM Energy   QM Angle0   13.029277   120.0   18.048  120.01   11.173115   125.0   15.250  125.02   9.411475    130.0   12.668  130.03   7.762888    135.0   10.309  135.04   6.239025    140.0   8.180   140.05   4.853004    145.0   6.286   145.06   3.617394    150.0   4.633   150.07   2.544760    155.0   3.226   155.08   1.646335    160.0   2.070   160.09   0.934298    165.0   1.166   165.010  0.419003    170.0   0.519   170.011  0.105913    175.0   0.130   175.012  0.000000    -180.0  0.000   -180.013  0.105988    -175.0  0.130   -175.014  0.420029    -170.0  0.519   -170.015  0.937312    -165.0  1.166   -165.016  1.650080    -160.0  2.070   -160.017  2.548463    -155.0  3.227   -155.018  3.621227    -150.0  4.633   -150.019  4.856266    -145.0  6.286   -145.020  6.236939    -140.0  8.180   -140.021  7.760035    -135.0  10.309  -135.022  9.409117    -130.0  12.669  -130.023  11.170671   -125.0  15.251  -125.024  13.033293   -120.0  18.048  -120.0我想用 x 轴上的角度和 y 轴上的能量来绘制数据。这听起来很简单，但是会发生什么是 pandas 或 matplotlib 以我的情节看起来分裂的方式对 X 轴值进行排序。这是它的样子：但是，这就是我想要的：我的代码如下：df=pd.read_fwf('scan_c1c2c3h31_orig.txt', header=None, prefix='X')df.rename(columns={'X0':'MM Initial Energy',                          'X1':'MM Initial Angle',                          'X2':'QM Energy', 'X3':'QM Angle'},                  inplace=True)df=df.sort_values(by=['MM Initial Angle'], axis=0, ascending=True)df=df.reset_index(drop=False)df2=pd.read_fwf('scan_c1c2c3h31.txt', header=None, prefix='X')df2.rename(columns={'X0':'MM Energy',                          'X1':'MM Angle',                          'X2':'QM Energy', 'X3':'QM Angle'},                  inplace=True)

Answer 1

如果您不需要重新调整绘图，我会根据正角绘图0-360并手动重新标记刻度：

fig, ax = plt.subplots()

(df.assign(Angle=df['MM Initial Angle']%360)

   .plot(x='Angle', y=['QM Energy','MM Initial Energy'], ax=ax)

)

ax.xaxis.set_major_locator(MultipleLocator(20))

x_ticks = ax.get_xticks()

x_ticks = [t-360 if t>180 else t for t in x_ticks]

ax.set_xticklabels(x_ticks)

plt.plot()