如何在 Matplotlib 子图中高效显示多个 Pandas DataFrame？

在子图中显示多个 DataFrame

当您想要将它们一起可视化时，将单独的 Pandas DataFrame 绘制为单独的图可能会很麻烦。在 matplotlib 中手动创建子图提供了一种将这些数据帧组合成单个连贯图的解决方案。

解决方案：

1. 创建子图：

   • 导入 Matplotlib （将 matplotlib.pyplot 导入为 plt）。
   • 使用 plt.subplots() 创建图形和子图（“fig”、“axes”）。

2. 将 DataFrame 分配给子图：

   • 迭代数据帧并使用 ax=axes[row,column] 关键字将每个数据框绘制到特定子图上。

示例（2x2子图）：

import matplotlib.pyplot as plt

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

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

此代码将生成 2x2 子图网格，每个数据帧分配给自己的子图。

附加说明：

为了确保所有子图共享相同的 x 轴，请提供 sharex=True创建过程中的 plt.subplots。

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