Wie kann man mehrere Pandas-DataFrames effizient in Matplotlib-Unterplots darstellen?

Darstellen mehrerer DataFrames in Unterplots mit Matplotlib

Bei der Datenanalyse mit Pandas ist es üblich, dass mehrere DataFrames verschiedene Aspekte der Daten darstellen . Um diese DataFrames effektiv zu visualisieren, kann es sehr nützlich sein, sie in Unterdiagrammen zusammenzuzeichnen.

Wenn die DataFrames dieselbe Werteskala haben, aber unterschiedliche Spalten und Indizes haben, ist der Versuch, jeden DataFrame einzeln mit df.plot() darzustellen, hilfreich ergeben separate Plotbilder. Um diese Einschränkung zu überwinden und die DataFrames in Unterplots anzuzeigen, ist ein anderer Ansatz erforderlich.

Manuelle Erstellung von Unterplots

Matplotlib bietet die Möglichkeit, Unterplots für benutzerdefinierte Visualisierungen manuell zu erstellen. Die folgenden Schritte beschreiben, wie mehrere DataFrames in Unterplots dargestellt werden:

1. Matplotlib.pyplot als plt importieren.
2. Verwenden Sie plt.subplots(nrows, ncols), um ein Raster von Unterplots zu erstellen. Dabei geben Nrows und Ncols die Anzahl der Zeilen bzw. Spalten an. Dieser Schritt gibt ein Figurenobjekt (fig) und ein Array von Nebenplotachsen (Achsen) zurück.
3. Rufen Sie für jeden DataFrame DataFrame.plot() auf und übergeben Sie die spezifische Nebenplotachse an das Schlüsselwort ax. Wenn Sie beispielsweise den ersten DataFrame im ersten Unterplot zeichnen möchten, verwenden Sie df1.plot(ax=axes[0,0]).
4. Um die x-Achse zu teilen, können Sie sharex=True angeben im plt.subplots()-Aufruf.

Beispielcode

Der Der folgende Code zeigt, wie vier DataFrames (df1, df2, df3 und df4) in Unterplots mit der manuellen Unterplot-Erstellungsmethode dargestellt werden:

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True)

df1.plot(ax=axes[0,0])
df2.plot(ax=axes[0,1])
df3.plot(ax=axes[1,0])
df4.plot(ax=axes[1,1])

plt.show()

Dieser Code erstellt eine Figur mit vier Unterplots, in denen sich jeder DataFrame befindet in der jeweiligen Nebenhandlung dargestellt. Alle Unterplots haben die gleiche x-Achse, was einen einfachen Vergleich der Daten über die verschiedenen DataFrames hinweg ermöglicht.

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