如何在熊猫MultiIndex中绘制y标签

Question

我需要从列的0级绘制带有y标签的MultiIndex数据。Dataframe如下：

PCs                                pc1           pc2           pc3  \
explained_variance_ratio  9.977643e-01  2.196399e-03  3.275875e-05   
wavelength                                                           
540.00                        0.015110     -0.004772     -0.018467   
540.05                        0.015110     -0.004772     -0.018467   
540.10                        0.015110     -0.004772     -0.018467   
540.15                        0.015110     -0.004772     -0.018467   
540.20                        0.015110     -0.004772     -0.018467   
540.25                        0.015110     -0.004772     -0.018467   
540.30                        0.015110     -0.004772     -0.018467   
540.35                        0.015110     -0.004772     -0.018467   
540.40                        0.015081     -0.004226     -0.017577   
540.45                        0.015081     -0.004226     -0.017577  
.......

标签应该是pc1，pc2，pc3.用x标签的波长。

我试过以下几种方法不起作用：

pca_df.plot(subplots=True, sharex=True, title='Principle Components', \
    legend=False, y=list(pca_df.columns.levels[0]))

错误是：

Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 2, in <module>
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/tools/plotting.py", line 1716, in plot_frame
    ser = frame[y]
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 1652, in __getitem__
    return self._getitem_array(key)
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/frame.py", line 1697, in _getitem_array
    return self.take(indexer, axis=1, convert=True)
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/generic.py", line 1166, in take
    indices, len(self._get_axis(axis)))
  File "/usr/lib/python2.7/dist-packages/pandas/core/indexing.py", line 1438, in _maybe_convert_indices
    if mask.any():
AttributeError: 'bool' object has no attribute 'any'

也曾尝试过：

pca_df.plot(subplots=True, sharex=True, title='Principle Components', \
    legend=False)
plt.ylabel(pca_df.columns.levels[0])

尽管它标出了所有情节，但覆盖所有情节的y标签很简单：

Index([u'pc1', u'pc10', u'pc2', u'pc3', u'pc4', u'pc5', u'pc6', u'pc7', u'pc8', u'pc9'], dtype='object')

Answer 1

通常，在调用plot之后，我会对ax或axes本身执行大部分格式设置。试试这个：

axes = pca_df.plot(subplots=True, sharex=True, title='Principle Components', legend=False)
for ax, label in zip(axes.ravel(), pca_df.columns.levels[0]):
     ax.set_ylabel(label)

我发现使用axes要容易得多，而不是试图将其全部应用到绘图方法调用中。注意，当子图为True时，绘图方法返回一个轴数组，您必须像这里所做的那样，通过索引或迭代来访问这些轴。当图形有多个行和列时，.ravel是处理二维数组的一种很好的方法，但是如果数组只是一维的话，它仍然可以工作。