当使用`secondary_y'时，如何更改pd.dataframe.plot（）的传奇字体大小？

Question

问题

• 我在pd.dataframe.plot（）中使用了Secondary_y参数。
• 在尝试通过.legend（fontsize = 20）更改传奇的字体时，当我实际上在传说上打印2列时，我最终在图例中只有1列名称。
• 当我不使用Secondary_y参数时，此问题（传说中只有1列名称）不会发生。
• 我希望我的数据框中的所有列名在图例中打印，即使在绘制dataframe时使用secondary_y时，也会更改传说的字体大小。

示例

• 以下示例使用secondary_y仅显示1列名称a，当我实际上有2列时，a和b。
• 传说的字体大小被更改，但仅用于1列名称。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(24*3, 2),
                  index=pd.date_range('1/1/2019', periods=24*3, freq='h'))
df.columns = ['A', 'B']
df.plot(secondary_y = ["B"], figsize=(12,5)).legend(fontsize=20, loc="upper right")

• 当我不使用Secondary_y时，Legend显示了两个列a和b。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(24*3, 2),
                  index=pd.date_range('1/1/2019', periods=24*3, freq='h'))
df.columns = ['A', 'B']
df.plot(figsize=(12,5)).legend(fontsize=20, loc="upper right")

Answer 1

这是一个较晚的响应，但是对我有用的东西只是设置plt.legend（fontsize = want_fontsize）之后。

Answer 2

要设法自定义它，您必须使用matplotlib的子图函数创建图形：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt 

np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(24*3, 2),
                  index=pd.date_range('1/1/2019', periods=24*3, freq='h'))
df.columns = ['A', 'B']

#define colors to use
col1 = 'steelblue'
col2 = 'red'

#define subplots
fig,ax = plt.subplots()

#add first line to plot
lns1=ax.plot(df.index,df['A'],  color=col1)

#add x-axis label
ax.set_xlabel('dates', fontsize=14)

#add y-axis label
ax.set_ylabel('A', color=col1, fontsize=16)

#define second y-axis that shares x-axis with current plot
ax2 = ax.twinx()

#add second line to plot
lns2=ax2.plot(df.index,df['B'], color=col2)

#add second y-axis label
ax2.set_ylabel('B', color=col2, fontsize=16)

#legend
ax.legend(lns1+lns2,['A','B'],loc="upper right",fontsize=20)

#another solution is to create legend for fig,:
#fig.legend(['A','B'],loc="upper right")

plt.show()

结果：

Answer 3

我设法解决了这个问题，但我的传说分为两个部分：

fig, ax = plt.subplots()

# your code with your plots

ax.legend(['A'], fontsize=15)
ax.right_ax.legend(['B'], fontsize=15)