为时间序列图添加汇总统计

通过结合使用 pandas 提供给 matplotlib 的 API 和 table 方法，您可以在同一张图上同时展示时间序列曲线和数值汇总信息：

# Plot the time series data in the DataFrame
ax = df.plot()

# Compute summary statistics of the df DataFrame
df_summary = df.describe()

# Add summary table information to the plot
ax.table(cellText=df_summary.values, 
         colWidths=[0.3]*len(df.columns), 
         rowLabels=df_summary.index, 
         colLabels=df_summary.columns, 
         loc='top')

本练习是课程的一部分

用 Python 可视化时间序列数据

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练习说明

请在 Shell 中查看 meat_mean —— 一个包含 meat 中所有时间序列均值的 DataFrame。

将 meat_mean 的所有数值传给 cellText 参数。
将 meat_mean 的索引传给 rowLabels 参数。
将 meat_mean 的列名传给 colLabels 参数。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Plot the meat data
ax = meat.plot(fontsize=6, linewidth=1)

# Add x-axis labels
ax.set_xlabel('Date', fontsize=6)

# Add summary table information to the plot
ax.table(cellText=meat_mean.____,
         colWidths = [0.15]*len(meat_mean.columns),
         rowLabels=meat_mean.____,
         colLabels=meat_mean.____,
         loc='top')

# Specify the fontsize and location of your legend
ax.legend(loc='upper center', bbox_to_anchor=(0.5, 0.95), ncol=3, fontsize=6)

# Show plot
plt.show()

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