Matplotlib サブプロットで複数の Pandas データフレームをプロットするにはどうすればよいですか?

Pandas と Matplotlib を使用してサブプロットに複数の DataFrame をプロットする

Pandas DataFrame を操作する場合、多くの場合、複数のデータセットを同時に視覚化する必要があります。 df.plot() は個々の DataFrame をプロットする便利な方法を提供しますが、それらをサブプロットに結合する機能は提供しません。

質問:

どうすればよいですか? Matplotlib またはその他の Python を使用して、サブプロットで複数の Pandas DataFrame をプロットします。 library?

答え:

サブプロットで複数の DataFrame をプロットするには、Matplotlib を使用してサブプロットを手動で作成し、ax キーワードを使用してそれぞれのターゲット サブプロットを指定します。 DataFrame.

実装:

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()

上記の例:

• sharex=True 引数により、すべてのサブプロットが同じ X 軸スケール。
• ax キーワードは、各 DataFrame がプロットされるサブプロット。
• axes 配列には、インデックスを付けることでアクセスできるサブプロット軸が含まれます (例: 左上のサブプロットの場合は、axes[0, 0])。

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