逆ライングラフ年数matplotlib pandas python

Question

私はデスクトップ、モバイル&タブレットのx軸に2014年、2015年、2016年の3つの異なるグループのカウントのラインプロットを作成しようとしていますが、エラー

私のコードは、現在、次のとおりです。

#year-by-year change 
desktop14 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201401) & (od.Account_Year_Week <= 201453) & (od.online_device_type_detail == "DESKTOP"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 
desktop15 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201501) & (od.Account_Year_Week <= 201553) & (od.online_device_type_detail == "DESKTOP"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 
desktop16 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201601) & (od.Account_Year_Week <= 201653) & (od.online_device_type_detail == "DESKTOP"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 
mobile14 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201401) & (od.Account_Year_Week <= 201453) & (od.online_device_type_detail == "MOBILE"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 
mobile15 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201501) & (od.Account_Year_Week <= 201553) & (od.online_device_type_detail == "MOBILE"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 
mobile16 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201601) & (od.Account_Year_Week <= 201653) & (od.online_device_type_detail == "MOBILE"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 
tablet14 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201401) & (od.Account_Year_Week <= 201453) & (od.online_device_type_detail == "TABLET"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 
tablet15 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201501) & (od.Account_Year_Week <= 201553) & (od.online_device_type_detail == "TABLET"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 
tablet16 = od.loc[(od.Account_Year_Week >= 201601) & (od.Account_Year_Week <= 201653) & (od.online_device_type_detail == "TABLET"), "Gross_Demand_Pre_Credit"] 

devicedata = [["Desktop", desktop14.count(), desktop15.count(), desktop16.count()], ["Mobile", mobile14.count(), mobile15.count(), mobile16.count()], ["Tablet", tablet14.count(), tablet15.count(), tablet16.count()]] 
df = pd.DataFrame(devicedata, columns=["Device", "2014", "2015", "2016"]).set_index("Device") 


plt.show() 

私はラインデバイスの種類や年の変化を示すx軸のそれぞれを作りたいです。どのようにすればいいのですか？（本質的に軸を逆転させる）

任意のヘルプを大幅に

Answer 1

を高く評価しているだけで

df.transpose().plot() 

を行う結果は次のようなものになります。