使用具有公共值范围的多个 Pandas DataFrame 时，您可能希望使用子图在同一个图中将它们可视化。
要实现这一点，您可以利用 matplotlib 的功能。首先，使用 plt.subplots() 手动创建子图，指定所需的行数和列数。
import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)
这里，axes 是一个包含各个子图轴的数组，您可以通过以下方式访问每个子图轴：索引。
现在，您可以通过在plot()方法中传递ax关键字参数来在特定子图上绘制每个DataFrame。例如，要在第一个子图上绘制 df1，您可以使用：
df1.plot(ax=axes[0,0])
要确保所有子图共享 x 轴，您可以在创建子图时指定 sharex=True：
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True)
通过执行以下步骤，您可以轻松地可视化子图中的多个 DataFrame，从而方便地进行比较和分析。
以上是如何在 Matplotlib 子图中绘制多个 Pandas DataFrame？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
