パンダプロットでの伝説の追加

Question

私はパンダプロットを使って密度グラフをプロットしています。しかし、グラフごとに適切な凡例を追加することはできません。私のコードと結果はとして以下の通りです： - 0はどのように私はあそこに意味のある何かを追加するよう

for i in tickers: 
    df = pd.DataFrame(dic_2[i]) 
    mean=np.average(dic_2[i]) 
    std=np.std(dic_2[i]) 
    maximum=np.max(dic_2[i]) 
    minimum=np.min(dic_2[i]) 
    df1=pd.DataFrame(np.random.normal(loc=mean,scale=std,size=len(dic_2[i]))) 
    ax=df.plot(kind='density', title='Returns Density Plot for '+ str(i),colormap='Reds_r') 
    df1.plot(ax=ax,kind='density',colormap='Blues_r') 

あなたは、PICに右上のボックスを見ることができ、伝説が来ていますか？

print(df.head()) 
      0 
0 -0.019043 
1 -0.0212065 
2 0.0060413 
3 0.0229895 
4 -0.0189266 

Answer 1

グラフを作成した方法を再構成したいと思うかもしれません。これを行う簡単な方法は、プロットする前にaxを作成することです：

# sample data 
df = pd.DataFrame() 
df['returns_a'] = [x for x in np.random.randn(100)] 
df['returns_b'] = [x for x in np.random.randn(100)] 
print(df.head()) 
    returns_a returns_b 
0 1.110042 -0.111122 
1 -0.045298 -0.140299 
2 -0.394844 1.011648 
3 0.296254 -0.027588 
4 0.603935 1.382290 

fig, ax = plt.subplots() 

私は、あなたの変数で指定されたパラメータを使用してデータフレームを作成しました：

mean=np.average(df.returns_a) 
std=np.std(df.returns_a) 
maximum=np.max(df.returns_a) 
minimum=np.min(df.returns_a) 

pd.DataFrame(np.random.normal(loc=mean,scale=std,size=len(df.returns_a))).rename(columns={0: 'std_normal'}).plot(kind='density',colormap='Blues_r', ax=ax) 
df.plot('returns_a', kind='density', ax=ax) 

あなたが作業しているこの第二のデータフレームがされ既定で列0で作成されます。これをリネームする必要があります。

Answer 2

私はこれを行うための簡単な方法を考え出しました。データフレームに列名を追加するだけです。

for i in tickers: 
    df = pd.DataFrame(dic_2[i],columns=['Empirical PDF']) 
    print(df.head()) 
    mean=np.average(dic_2[i]) 
    std=np.std(dic_2[i]) 
    maximum=np.max(dic_2[i]) 
    minimum=np.min(dic_2[i]) 
    df1=pd.DataFrame(np.random.normal(loc=mean,scale=std,size=len(dic_2[i])),columns=['Normal PDF']) 
    ax=df.plot(kind='density', title='Returns Density Plot for '+ str(i),colormap='Reds_r') 
    df1.plot(ax=ax,kind='density',colormap='Blues_r')