Comment tracer plusieurs DataFrames Pandas dans des sous-parcelles Matplotlib ?

Traçage de plusieurs DataFrames dans des sous-parcelles avec Pandas et Matplotlib

Lorsque vous travaillez avec des DataFrames Pandas, il est souvent nécessaire de visualiser plusieurs ensembles de données simultanément. Bien que df.plot() fournisse un moyen pratique de tracer des DataFrames individuels, il n'offre pas la possibilité de les combiner en sous-tracés.

Question :

Comment peut-on nous traçons plusieurs DataFrames Pandas dans des sous-parcelles, en utilisant Matplotlib ou tout autre Python bibliothèque ?

Réponse :

Pour tracer plusieurs DataFrames dans des sous-parcelles, nous pouvons créer manuellement les sous-parcelles à l'aide de Matplotlib, puis utiliser le mot-clé ax pour spécifier la sous-parcelle cible pour chacun DataFrame.

Implémentation :

import matplotlib.pyplot as plt

# Generate some sample data
df1 = pd.DataFrame({'a': range(10), 'b': range(10, 20)})
df2 = pd.DataFrame({'c': range(20, 30), 'd': range(30, 40)})

# Create a figure
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True)

# Plot dataframes on subplots
df1.plot(ax=axes[0,0])
df2.plot(ax=axes[0,1])

# ... (repeat for other DataFrames)

# Show the plot
plt.show()

Dans l'exemple ci-dessus :

• L'argument sharex=True garantit que toutes les sous-intrigues partagent le même échelle sur l'axe des x.
• Le mot-clé ax spécifie la sous-intrigue où chaque DataFrame sera tracé.
• Le tableau axes contient des axes de sous-tracé, accessibles par indexation (par exemple, axes[0, 0] pour le sous-tracé en haut à gauche).

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!