使用具有公共值範圍的多個Pandas DataFrame 時，您可能希望使用子圖在同一個圖中將它們可視化。
要實現這一點，您可以利用 matplotlib 的功能。首先，使用 plt.subplots() 手動建立子圖，指定所需的行數和列數。
import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
這裡，axes 是一個包含各個子圖軸的數組，您可以透過以下方式存取每個子圖軸：索引。
現在，您可以透過在plot()方法中傳遞ax關鍵字參數來在特定子圖上繪製每個DataFrame。例如，要在第一個子圖上繪製df1，您可以使用：
df1.plot(ax=axes[0,0])
要確保所有子圖共用x 軸，您可以在建立子圖時指定sharex=True：
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True)
遵循這些步驟，您可以輕鬆地視覺化子圖中的多個DataFrame，從而方便地進行比較和分析。
以上是如何在 Matplotlib 子圖中繪製多個 Pandas DataFrame？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
