如何设置Pandas绘图中Matplotlib图例的位置

背景介绍

Pandas是十分流行的Python库，它提供了许多数据分析和处理的工具。同时，Pandas内置了Matplotlib，使用户可以快速轻松地进行数据可视化。在绘制图表时，Matplotlib图例可以很好地说明数据的含义。然而，Matplotlib在绘制图例时，有时会不准确或不易于阅读。因此本文就如何设置Matplotlib图例的位置进行详细介绍。

Matplotlib图例

在绘制图表时，为了使读者易于理解，通常需要使用图例。Matplotlib的图例（legend）可以显示图表中数据的含义，如不同线条或标记的颜色、形状、大小等。Matplotlib图例的位置决定在图表中显示的位置。Matplotlib提供了一些预设的位置，也可以通过设置自定义位置。下面是Matplotlib预设的位置：

“best”: 自动选取最佳位置来显示图例。这是默认选项，通常很好用。
“upper right”: 在右上角显示。
“upper left”: 在左上角显示。
“lower left”: 在左下角显示。
“lower right”: 在右下角显示。
“right”: 在图表的右侧显示。
“center left”: 在左侧的中间位置显示。
“center right”: 在右侧的中间位置显示。
“lower center”: 在下方的中间位置显示。
“upper center”: 在上方的中间位置显示。
“center”: 在图表的中间位置显示。

下面是如何设置Matplotlib图例的位置。

设置Matplotlib图例的位置

通常，在绘制图表时，可以通过调用legend()函数来添加图例，如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
        "score": [80, 67, 90, 81]}

df = pd.DataFrame(data)
ax = df.plot.bar(x="name", y="score", legend=True, title="Student's Score")
plt.show()

这里我们使用pandas.DataFrame.plot()函数绘制柱状图，并通过legend=True参数添加Matplotlib图例，位置默认为“最佳”。

我们也可以设置Matplotlib图例的位置。在plot()函数中，可以使用legend()函数并传入loc参数，该参数表示所要设置的位置。例如，将Matplotlib图例设置为右上角，可将代码修改如下所示：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
        "score": [80, 67, 90, 81]}

df = pd.DataFrame(data)
ax = df.plot.bar(x="name", y="score", legend=True, title="Student's Score")
ax.legend(loc="upper right")
plt.show()

同样的，我们也可以将Matplotlib图例设置到其他位置，例如左下角、右下角、左侧中间等。下面是具体的设置方法。

左下角

ax.legend(loc="lower left")

右下角

ax.legend(loc="lower right")

左上角

ax.legend(loc="upper left")

中上

ax.legend(loc="upper center")

右上角

ax.legend(loc="upper right")

左侧中间

ax.legend(loc="center left")

右侧中间

ax.legend(loc="center right")

中下

ax.legend(loc="lower center")

中间

ax.legend(loc="center")

自定义位置

如果上述位置无法满足需求，也可以通过自定义位置来实现更精确的设置。Matplotlib中可以使用两种方式来自定义位置：

使用bbox_to_anchor参数：该参数可以指定图例的外边界框位置和大小。
使用loc参数和bbox_transform参数联合使用：其中，loc参数和上文一样用来指定所选的预设位置，bbox_transform则指定了框架的坐标系。

下面是具体的设置方法。

使用`bbox_to_anchor`参数

首先，需要使用ax.get_position()函数获取图表的位置。该位置是一个四元组，包含左、右、下、上四个边界的位置。接下来可以通过bbox_to_anchor参数来指定图例与边界框之间的位置关系。该参数可以传入一个二元组，第一个元素表示x轴偏移量，第二个元素表示y轴偏移量。例如，要将图例放在图表右侧，可以将Matplotlib图例设置为：

ax.legend(loc="center left", bbox_to_anchor=(1, 0.5))

这里将图例位置设定为“左中”，并通过bbox_to_anchor参数指定图例与边界框之间的偏移量。图例在右侧，而且与边界框之间的距离比默认设置更远

使用`loc`参数和`bbox_transform`参数联合使用

如果需要更加准确地控制图例与边界框之间的位置关系，可以使用loc参数和bbox_transform参数联合使用。其中，loc参数和上面一样用来指定所选的预设位置，bbox_transform则指定了框架的坐标系。

首先，需要通过fig = plt.figure(figsize=(w, h)设置图表大小，然后使用fig.add_subplot(111)函数添加一个子图。然后，可以使用ax.get_position()函数获取子图位置，并在legend()函数中通过bbox_transform参数进行传递。例如，要将图例放在图表的左侧，可以将Matplotlib图例设置为：

fig = plt.figure(figsize=(6, 4))
ax = fig.add_subplot(111)
data = {"name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David"],
        "score": [80, 67, 90, 81]}

df = pd.DataFrame(data)
ax = df.plot.bar(x="name", y="score", legend=True, title="Student's Score")

ax.legend(loc="center left", bbox_transform=ax.transAxes)
plt.show()

这里将Matplotlib图例位置设置为“左中”，并通过bbox_transform=ax.transAxes参数指定框架的坐标系。