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……
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()
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……
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()
下面是一个工作中的pandas子图示例，其中modes是数据框架的列名。
dpi=200
figure_size=(20, 10)
fig, ax = plt.subplots(len(modes), 1, sharex="all", sharey="all", dpi=dpi)
for i in range(len(modes)):
ax[i] = pivot_df.loc[:, modes[i]].plot.bar(figsize=(figure_size[0], figure_size[1]*len(modes)),
ax=ax[i], title=modes[i], color=my_colors[i])
ax[i].legend()
fig.suptitle(name)
