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  • python可视化分析(八)-绘制双坐标系时间序列图


    实现功能:

    python绘制双坐标系(双变量)时间序列图。

    实现代码:

    import pandas as pd
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    
    # Import Data
    df = pd.read_csv("F:\数据杂坛\datasets\economics.csv")
    
    x = df['date']
    y1 = df['psavert']
    y2 = df['unemploy']
    
    # Plot Line1 (Left Y Axis)
    fig, ax1 = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 6), dpi=100)
    ax1.plot(x, y1, color='tab:red')
    
    # Plot Line2 (Right Y Axis)
    ax2 = ax1.twinx()  # instantiate a second axes that shares the same x-axis
    ax2.plot(x, y2, color='tab:blue')
    
    # Decorations
    # ax1 (left Y axis)
    ax1.set_xlabel('Year', fontsize=18)
    ax1.tick_params(axis='x', rotation=70, labelsize=12)
    ax1.set_ylabel('Personal Savings Rate', color='#dc2624', fontsize=16)
    ax1.tick_params(axis='y', rotation=0, labelcolor='#dc2624')
    ax1.grid(alpha=.4)
    
    # ax2 (right Y axis)
    ax2.set_ylabel("Unemployed (1000's)", color='#01a2d9', fontsize=16)
    ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='#01a2d9')
    ax2.set_xticks(np.arange(0, len(x), 60))
    ax2.set_xticklabels(x [::60], rotation=90, fontdict={'fontsize': 10})
    ax2.set_title(
        "Personal Savings Rate vs Unemployed: Plotting in Secondary Y Axis",
        fontsize=18)
    fig.tight_layout()
    plt.show()

    实现效果:

     

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