


Bagaimana untuk Memplot Berbilang DataFrames Panda dengan Cekap dalam Subplot Matplotlib?
Merancang Berbilang DataFrames dalam Subplot dengan Matplotlib
Dalam analisis data menggunakan Pandas, adalah perkara biasa untuk mempunyai berbilang DataFrames yang mewakili aspek data yang berbeza . Untuk menggambarkan DataFrames ini dengan berkesan, memplotkannya bersama dalam subplot boleh menjadi sangat bermanfaat.
Jika DataFrames berkongsi skala nilai yang sama tetapi mempunyai lajur dan indeks yang berbeza-beza, cuba memplot setiap DataFrame secara individu menggunakan df.plot() akan menghasilkan imej plot yang berasingan. Untuk mengatasi had ini dan memaparkan DataFrames dalam subplot, pendekatan berbeza diperlukan.
Penciptaan Subplot Manual
Matplotlib menyediakan keupayaan untuk mencipta subplot secara manual untuk visualisasi tersuai. Langkah berikut menggariskan cara memplot berbilang DataFrames dalam subplot:
- Import matplotlib.pyplot sebagai plt.
- Gunakan plt.subplots(nrows, ncols) untuk mencipta grid subplot, di mana nrows dan ncols menentukan bilangan baris dan lajur masing-masing. Langkah ini mengembalikan objek angka (rajah) dan tatasusunan paksi subplot (paksi).
- Untuk setiap DataFrame, panggil DataFrame.plot() dan hantar paksi subplot tertentu kepada kata kunci kapak. Contohnya, jika anda ingin memplot DataFrame pertama dalam subplot pertama, gunakan df1.plot(ax=axes[0,0]).
- Untuk berkongsi paksi-x, anda boleh menentukan sharex=True dalam panggilan plt.subplots().
Contoh Kod
Kod berikut menunjukkan cara memplot empat DataFrames (df1, df2, df3, dan df4) dalam subplot menggunakan kaedah penciptaan subplot manual:
import matplotlib.pyplot as plt fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, sharex=True) df1.plot(ax=axes[0,0]) df2.plot(ax=axes[0,1]) df3.plot(ax=axes[1,0]) df4.plot(ax=axes[1,1]) plt.show()
Kod ini akan cipta angka dengan empat subplot, di mana setiap DataFrame diplot dalam subplot masing-masing. Semua subplot akan berkongsi paksi-x yang sama, membolehkan perbandingan mudah data merentas DataFrames yang berbeza.
Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana untuk Memplot Berbilang DataFrames Panda dengan Cekap dalam Subplot Matplotlib?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Bagaimana Mengajar Asas Pengaturcaraan Pemula Komputer Dalam masa 10 jam? Sekiranya anda hanya mempunyai 10 jam untuk mengajar pemula komputer beberapa pengetahuan pengaturcaraan, apa yang akan anda pilih untuk mengajar ...

Cara mengelakkan dikesan semasa menggunakan fiddlerevery di mana untuk bacaan lelaki-dalam-pertengahan apabila anda menggunakan fiddlerevery di mana ...


Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

SublimeText3 versi Inggeris
Disyorkan: Versi Win, menyokong gesaan kod!

Pelayar Peperiksaan Selamat
Pelayar Peperiksaan Selamat ialah persekitaran pelayar selamat untuk mengambil peperiksaan dalam talian dengan selamat. Perisian ini menukar mana-mana komputer menjadi stesen kerja yang selamat. Ia mengawal akses kepada mana-mana utiliti dan menghalang pelajar daripada menggunakan sumber yang tidak dibenarkan.

ZendStudio 13.5.1 Mac
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver Mac版
Alat pembangunan web visual

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual