我有一些Pandas dataframe共享相同的值尺度，但有不同的列和索引。当调用df.plot()时，我得到单独的plot图像。我真正想要的是把它们都放在同一个情节中，作为次要情节，但不幸的是，我没能想出一个解决方案，非常感谢一些帮助。
当前回答
您可能根本不需要使用Pandas。这是cat频率的matplotlib图:
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)
f, axes = plt.subplots(2, 1)
for c, i in enumerate(axes):
axes[c].plot(x, y)
axes[c].set_title('cats')
plt.tight_layout()
其他回答
您可能根本不需要使用Pandas。这是cat频率的matplotlib图:
x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)
f, axes = plt.subplots(2, 1)
for c, i in enumerate(axes):
axes[c].plot(x, y)
axes[c].set_title('cats')
plt.tight_layout()
你可以用这个:
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(221)
plt.plot(x,y)
ax = fig.add_subplot(222)
plt.plot(x,z)
...
plt.show()
您可以使用matplotlib绘制多个pandas数据帧的多个子图，只需简单地列出所有数据帧。然后使用for循环绘制子图。
工作代码:
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
# dataframe sample data
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df3 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df4 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df5 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df6 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
#define number of rows and columns for subplots
nrow=3
ncol=2
# make a list of all dataframes
df_list = [df1 ,df2, df3, df4, df5, df6]
fig, axes = plt.subplots(nrow, ncol)
# plot counter
count=0
for r in range(nrow):
for c in range(ncol):
df_list[count].plot(ax=axes[r,c])
count+=1
使用这段代码，可以在任何配置中绘制子图。您需要定义行数nrow和列数ncol。此外，您还需要制作您想要绘制的数据帧df_list列表。
在上面的@joris响应的基础上，如果已经建立了对子图的引用，那么也可以使用该引用。例如,
ax1 = plt.subplot2grid((50,100), (0, 0), colspan=20, rowspan=10)
...
df.plot.barh(ax=ax1, stacked=True)
您可以使用熟悉的Matplotlib样式调用图形和子图，但是您只需要使用plt.gca()指定当前轴。一个例子:
plt.figure(1)
plt.subplot(2,2,1)
df.A.plot() #no need to specify for first axis
plt.subplot(2,2,2)
df.B.plot(ax=plt.gca())
plt.subplot(2,2,3)
df.C.plot(ax=plt.gca())
等等……
