pandas图中的次级y轴限制

是指在绘制图表时，为了更好地展示数据，可以设置次级y轴的范围限制。次级y轴是指在同一个图表中，除了主要的y轴外，再添加一个辅助的y轴，用于显示与主要y轴不同量级的数据。

次级y轴限制的设置可以通过pandas库中的plot函数的参数来实现。具体步骤如下：

1. 导入pandas库和matplotlib库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. 创建一个DataFrame对象，包含需要绘制的数据：

data = {'x': [1, 2, 3, 4, 5],
        'y1': [10, 20, 30, 40, 50],
        'y2': [1000, 2000, 3000, 4000, 5000]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 绘制图表，并设置次级y轴限制：

ax = df.plot(x='x', y='y1', legend=False)
ax2 = ax.twinx()
df.plot(x='x', y='y2', ax=ax2, legend=False, style='r-')

# 设置次级y轴的范围限制
ax2.set_ylim(0, 6000)

# 设置图例
ax.legend(['y1'], loc='upper left')
ax2.legend(['y2'], loc='upper right')

# 设置坐标轴标签
ax.set_xlabel('x')
ax.set_ylabel('y1')
ax2.set_ylabel('y2')

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，首先使用df.plot()函数绘制主要的y轴数据，然后使用ax.twinx()函数创建一个次级y轴，并使用df.plot()函数绘制次级y轴数据。接着，使用ax2.set_ylim()函数设置次级y轴的范围限制。最后，使用ax.legend()和ax2.legend()函数设置图例，使用ax.set_xlabel()、ax.set_ylabel()和ax2.set_ylabel()函数设置坐标轴标签。最后，使用plt.show()函数显示图表。

次级y轴限制的设置可以帮助我们更好地展示数据，特别是当主要y轴和次级y轴的数据量级相差较大时，可以避免数据在图表中重叠或无法清晰显示的问题。

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