Matplotlib サブプロットで複数の Pandas データフレームを効率的にプロットするにはどうすればよいですか?

Matplotlib を使用してサブプロットに複数の DataFrame をプロットする

Pandas を使用したデータ分析では、データのさまざまな側面を表す複数の DataFrame があることが一般的です。これらの DataFrame を効果的に視覚化するには、それらをサブプロットに一緒にプロットすることが非常に有益です。

DataFrame が同じ値スケールを共有しているが、列とインデックスが異なる場合、df.plot() を使用して各 DataFrame を個別にプロットしようとすると、その結果、別々のプロット イメージが作成されます。この制限を克服してサブプロットに DataFrame を表示するには、別のアプローチが必要です。

手動サブプロット作成

Matplotlib には、カスタマイズされたビジュアリゼーション用のサブプロットを手動で作成する機能が用意されています。次の手順は、サブプロットで複数の DataFrame をプロットする方法の概要を示しています。

1. matplotlib.pyplot を plt としてインポートします。
2. サブプロットのグリッドを作成するには、plt.subplots(nrows, ncols) を使用します。ここで、nrows と ncols はそれぞれ行数と列数を指定します。このステップは、Figure オブジェクト (fig) とサブプロット軸 (axes) の配列を返します。
3. DataFrame ごとに、DataFrame.plot() を呼び出し、特定のサブプロット軸を ax キーワードに渡します。たとえば、最初のサブプロットの最初の DataFrame をプロットする場合は、df1.plot(ax=axes[0,0]) を使用します。
4. X 軸を共有するには、sharex=True を指定します。 plt.subplots() 呼び出し内。

例コード

次のコードは、手動サブプロット作成方法を使用してサブプロット内の 4 つのデータフレーム (df1、df2、df3、および df4) をプロットする方法を示しています。

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()

このコードは、 4 つのサブプロットを持つ図を作成します。各 DataFrame はそれぞれのサブプロットにプロットされます。すべてのサブプロットは同じ X 軸を共有するため、異なる DataFrame 間のデータを簡単に比較できます。

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