Matplotlib 하위 플롯에 여러 Pandas DataFrame을 그리는 방법은 무엇입니까?

Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 서브플롯에 여러 데이터 프레임 플로팅

Pandas DataFrames로 작업할 때 여러 데이터 세트를 동시에 시각화해야 하는 경우가 많습니다. df.plot()은 개별 DataFrame을 플롯하는 편리한 방법을 제공하지만 이를 하위 플롯으로 결합하는 기능은 제공하지 않습니다.

질문:

어떻게 할 수 있습니까? Matplotlib 또는 다른 Python을 사용하여 하위 플롯에 여러 Pandas DataFrame을 플롯합니다. 라이브러리?

답변:

서브플롯에 여러 DataFrame을 플롯하려면 Matplotlib를 사용하여 수동으로 서브플롯을 생성한 다음 ax 키워드를 사용하여 각각에 대한 대상 서브플롯을 지정할 수 있습니다. DataFrame.

구현:

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()

위의 예에서:

• sharex=True 인수는 모든 하위 플롯이 동일한 x축 배율.
• ax 키워드는 각 서브플롯을 지정합니다. DataFrame이 그려집니다.
• 축 배열에는 인덱싱을 통해 액세스할 수 있는 서브플롯 축이 포함되어 있습니다(예: 왼쪽 상단 서브플롯의 경우 axis[0, 0]).

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