Python에서 여러 Pandas DataFrame을 서브플롯으로 효율적으로 플롯하려면 어떻게 해야 합니까?

Python에서 여러 DataFrame을 서브플롯으로 플롯

여러 Pandas DataFrame으로 작업할 때 동일한 플롯에서 서브플롯으로 시각화하는 것이 유용한 경우가 많습니다. 이 문서에서는 여러 데이터 프레임에 대한 하위 그림을 생성하는 방법에 대한 포괄적인 가이드를 제공하므로 다양한 데이터 세트를 쉽게 비교하고 분석할 수 있습니다.

문제

여러 데이터 프레임을 하위 그림에 그리려면 df 사용을 고려할 수 있습니다. .plot() 함수. 그러나 이 접근 방식을 사용하면 각 데이터 프레임에 대해 별도의 플롯 이미지가 생성됩니다. 문제는 이러한 데이터 프레임을 여러 하위 플롯이 있는 단일 플롯으로 결합하는 방법을 찾는 것입니다. 여기서 각 데이터 프레임은 자체 하위 플롯에 표시됩니다.

해결책: 수동으로 하위 플롯 생성

생성의 핵심 여러 데이터프레임에 대한 하위 그림은 matplotlib를 사용하여 수동으로 하위 그림을 만드는 것입니다. 이는 matplotlib.pyplot 모듈의 subplots() 함수를 사용하여 수행할 수 있습니다.

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])
...

이 예에서 subplots() 함수는 개별 서브플롯을 보유하는 배열인 축을 사용하여 서브플롯의 2x2 그리드를 생성합니다. 축. 축을 인덱싱하여 특정 서브플롯에 액세스하고 ax 키워드를 사용하여 각 서브플롯에 원하는 데이터프레임을 그릴 수 있습니다.

고려사항

• 공유 X축: 서브플롯이 동일한 x축을 공유하도록 하려면 하위 플롯:

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

• 다른 인덱스: 데이터 프레임의 인덱스가 다른 경우 공통 인덱스를 갖도록 플롯하기 전에 인덱스를 수동으로 조정할 수 있습니다.

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