Wie zeichnet man mehrere Pandas-DataFrames in Matplotlib-Unterplots auf?

Plotten mehrerer DataFrames in Subplots mit Pandas und Matplotlib

Bei der Arbeit mit Pandas DataFrames ist es oft notwendig, mehrere Datensätze gleichzeitig zu visualisieren. Während df.plot() eine bequeme Möglichkeit zum Plotten einzelner DataFrames bietet, bietet es nicht die Möglichkeit, sie zu Unterplots zu kombinieren.

Frage:

Wie kann das? Wir zeichnen mehrere Pandas DataFrames in Unterplots mit Matplotlib oder einem anderen Python Bibliothek?

Antwort:

Zum Plotten mehrerer DataFrames in Unterplots können wir die Unterplots manuell mit Matplotlib erstellen und dann das Schlüsselwort ax verwenden, um den Ziel-Subplot für jeden anzugeben DataFrame.

Implementierung:

import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some sample data
df1 = pd.DataFrame({'a': range(10), 'b': range(10, 20)})
df2 = pd.DataFrame({'c': range(20, 30), 'd': range(30, 40)})

# Create a figure
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True)

# Plot dataframes on subplots
df1.plot(ax=axes[0,0])
df2.plot(ax=axes[0,1])

# ... (repeat for other DataFrames)

# Show the plot
plt.show()

Im obigen Beispiel:

• Das Argument sharex=True stellt sicher, dass alle Unterhandlungen das teilen gleiche Skalierung der x-Achse.
• Das Schlüsselwort ax gibt den Unterplot an, in dem sich jeder DataFrame befindet geplottet.
• Das Achsenarray enthält Unterplotachsen, auf die durch Indizierung zugegriffen werden kann (z. B. Achsen[0, 0] für den Unterplot oben links).

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonWie zeichnet man mehrere Pandas-DataFrames in Matplotlib-Unterplots auf?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!