Python график добавления одного цвета и легенды маркера в многостолбцовый фрейм данных

Question

У меня есть bigdataframe многих столбцов. Но они подразделяются на три категории.

bigdf.columns = 

[cat1_x1,cat1_y1,cat1_x2,cat1_y2,cat2_x1,cat2_y1,cat2_x2 ,cat3_y2,cat3_x1,cat3_y1,cat3_x2,cat3_y2]

Я строю данные всех столбцов категории. Я хочу представить данные столбца категории, используя тот же цвет и маркер.

Мой нынешний код:

plt.plot(bigdf[[cat1_x1,cat1_x2]],bigdf[[cat1_y1,cat1_y2]],'-c*',markerfacecolor='none',label='Cat1')
plt.plot(bigdf[[cat2_x1,cat2_x2]],bigdf[[cat2_y1,cat2_y2]],'-go',markerfacecolor='none',label='cat2')
plt.plot(bigdf[[cat3_x1,cat3_x2]],bigdf[[cat3_y1,cat3_y2]],'-bs',markerfacecolor='none',label='cat2')
plt.ylabel("Module %s"%(ylbl))  ## result_df.dtypes , shunt resistance ($\Omega$)
plt.xlabel("Irradiance (W/m$^2$)")
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.99, top=0.95, bottom=0.19)
plt.legend(loc='best')
plt.ylim([0,ylim_mod])
plt.show()

Мой нынешний вывод:

Легенда велика, потому что df имеет много столбцов. Как изменить легенду, чтобы показывать только три метки?

Answer 1

Самый простой способ - нарисовать все графики отдельно и указать метку только для первой из каждой категории.

Вот адаптированная версия кода. Я ввел два цикла, которые, надеюсь, облегчают чтение и поддержку кода:

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

cat1_x1,cat1_y1,cat1_x2,cat1_y2,cat2_x1,cat2_y1,cat2_x2,cat2_y2,cat3_x1,cat3_y1,cat3_x2,cat3_y2 =\
    'cat1_x1,cat1_y1,cat1_x2,cat1_y2,cat2_x1,cat2_y1,cat2_x2,cat2_y2,cat3_x1,cat3_y1,cat3_x2,cat3_y2'.split(',')
bigdf = pd.DataFrame(columns=[cat1_x1,cat1_y1,cat1_x2,cat1_y2,cat2_x1,cat2_y1,cat2_x2,cat2_y2,cat3_x1,cat3_y1,cat3_x2,cat3_y2])

cats = [[[f'cat{i}_x{j}', f'cat{i}_y{j}'] for j in range(1, 3)] for i in range(1, 4)]
labels = ['Cat 1', 'Cat 2', 'Cat 3']
styles = ['-c*', '-go', '-bs']
for cat, label, style in zip(cats, labels, styles):
    for ind, cxy in enumerate(cat):
        plt.plot(bigdf[cxy[0]], bigdf[cxy[1]], style, markerfacecolor='none', label=label if ind == 0 else None)
plt.subplots_adjust(left=0.15, right=0.99, top=0.95, bottom=0.19)
plt.legend(loc='best')
plt.show()