Python で複数の Pandas DataFrame をサブプロットとして効率的にプロットするにはどうすればよいですか?

Python で複数の DataFrame をサブプロットとしてプロットする

複数の Pandas DataFrame を操作する場合、それらを同じプロット内でサブプロットとして視覚化すると便利なことがよくあります。この記事は、複数のデータフレームのサブプロットを作成するための包括的なガイドを提供し、さまざまなデータセットの比較と分析を容易にします。

問題

サブプロットで複数のデータフレームをプロットするには、 df の使用を考えることができます。 .plot() 関数。ただし、このアプローチでは、データフレームごとに別々のプロット イメージが作成されます。課題は、これらのデータフレームを複数のサブプロットを含む 1 つのプロットに結合する方法を見つけることであり、各データフレームは独自のサブプロットにプロットされます。

解決策: サブプロットを手動で作成する

作成の鍵複数のデータフレームのサブプロットを作成するには、matplotlib を使用してサブプロットを手動で作成します。これは、matplotlib.pyplot モジュールの subplots() 関数を使用して実行できます。

import matplotlib.pyplot as plt

# Create a figure and a set of subplots
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# Plot each dataframe on a specific subplot
df1.plot(ax=axes[0,0])
df2.plot(ax=axes[0,1])
...

この例では、subplots() 関数は、個々のサブプロットを保持する配列である軸を持つサブプロットの 2x2 グリッドを作成します。軸。軸にインデックスを付けることで特定のサブプロットにアクセスし、ax キーワードを使用して各サブプロットで目的のデータフレームをプロットできます。

考慮事項

• 共有 X 軸: の場合サブプロットに同じ X 軸を共有したい場合は、作成時に sharex=True を設定できます。 subplots:

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

• 異なるインデックス: データフレームのインデックスが異なる場合は、プロットする前にインデックスを手動で調整して、共通のインデックスを持つようにすることができます。

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