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数据分析-Pandas数据y轴双坐标设置
数据分析和处理中，难免会遇到各种数据，那么数据呈现怎样的规律呢？不管金融数据，风控数据，营销数据等等，莫不如此。如何通过图示展示数据的规律？
数据表，时间序列数据在数据分析建模中很常见，例如天气预报，空气状态监测，股票交易等金融场景。数据分析过程中重新调整，重塑数据表是很重要的技巧，此处选择Titanic数据，以及巴黎、伦敦欧洲城市空气质量监测NO_2数据作为样例。
数据分析
数据分析-Pandas如何转换产生新列
数据分析-Pandas如何统计数据概况
数据分析-Pandas如何轻松处理时间序列数据
数据分析-Pandas如何选择数据子集
数据分析-Pandas如何重塑数据表-CSDN博客
本文用到的样例数据：
Titanic数据
空气质量监测NO_2数据
样例代码：
源代码参考 Pandas如何重塑数据表
源代码参考 python数据分析-数据表读写到pandas
导入关键模块
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltplt.close("all")设置y轴双坐标
有时候一幅图需要画两条曲线，而它们的单位不一样，数值范围不一样。可以使用参数 secondary_y。以下是调用的样例：
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 4), index=ts.index, columns=list("ABCD"))
df = df.cumsum()
df["A"].plot();
df["B"].plot(secondary_y=True, style="g");
如果是一组数据共用一个坐标，例如：
plt.figure();
ax = df.plot(secondary_y=["A", "B"])
ax.set_ylabel("CD scale");
ax.right_ax.set_ylabel("AB scale");
默认的，第二个y坐标轴会自动标注 right 。如果想取消这个标记，也很容易，mark_right=False就行。
plt.figure();
df.plot(secondary_y=["A", "B"], mark_right=False);
以上代码只是一个简单示例，示例代码中的表达式可以根据实际问题进行修改。
后面介绍下其他的展示形式。
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