パンダデータフレームのエラー：matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

file = 'd:\\a\\pandas\\test.xlsx' 
data = pd.ExcelFile(file) 
df1 = data.parse('Link') 
df2 = df1[['dataFor', 'total']] 
df2

リターン：パンダデータフレームのエラー：matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot

print (type(df2))

が

class 'pandas.core.frame.DataFrame'

が

df2.plot(kind='line')

をしようと私に語りました3210

戻り

matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0xe4241d0

は、それが環境だろうか？

Jupyter notebook > Help > About 

The version of the notebook server is 4.2.3 and is running on: 
Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (32-bit)| (default, Jul 5 2016, 11:45:57) [MSC v.1900 32 bit (Intel)]

障害はどこですか？ matplotlibは依然として標準ですか、初心者はBokehのために、あるいはその両方に行くべきですか？あなたはプロットをインラインで表示したい場合には

出典

2017-01-27 vbd

これはすべて問題なく、正常に動作します。何が問題なのですか？あなたは何を期待し、代わりに何が起こるでしょうか？ – ImportanceOfBeingErnest

私は0xe4241d0メッセージでmatplotlib.axes._subplots.AxesSubplotを取得し、jupyterノートブックにグラフィックは表示されません。 – vbd

あなたはすでにWebgraphicsしか制作していないと知っていない限り、私はbokehをお勧めしません。 – ImportanceOfBeingErnest

、（輸入後）ヘッダに

%matplotlib inline

を使用しています。

あなたはウィンドウ内のグラフィックを表示したい場合は、エンド（あなたは、ヘッダー内import matplotlib.pyplot as pltインポートしていることを確認してください）でライン

plt.show()

を追加します。

出典

2017-01-27 16:27:04 ImportanceOfBeingErnest

逃したplt.show（）...自分自身に注意して、金曜日の午後遅くに投稿しないでください... – vbd

## importing libraries 
## notice to import %matplotlib inline to plot within notebook 
import pandas as pd 
%matplotlib inline 
import matplotlib.pyplot as plt 
import datetime 


## making a DF like yours 
df2 = pd.DataFrame([], columns=['dataFor','total']) 
df2['dataFor'] = [datetime.datetime(2013, 9, 11),datetime.datetime(2013, 9, 12),datetime.datetime(2013, 9, 13),datetime.datetime(2013, 9, 14),datetime.datetime(2013, 9, 15),datetime.datetime(2013, 9, 16),datetime.datetime(2013, 9, 17)] 
df2['total'] = [11,15,17,18,19,20,21] 

## notice date are datetimes objects and not strings 
df2.plot(kind='line')

出力：

1は、グラフのレイアウトを改善したい場合：

plt.figure(figsize=(20,10)) 
plt.plot(df2.dataFor, df2.total, linewidth=5) 
plt.plot(df2.dataFor, df2.total, '*', markersize=20, color='red') 
plt.xticks(fontsize=20, fontweight='bold',rotation=90) 
plt.yticks(fontsize=20, fontweight='bold') 
plt.xlabel('Dates',fontsize=20, fontweight='bold') 
plt.ylabel('Total Count',fontsize=20, fontweight='bold') 
plt.title('Counts per time',fontsize=20, fontweight='bold') 
plt.tight_layout()