如何在 Matplotlib 子圖中繪製多個 Pandas DataFrame？

使用 Pandas 和 Matplotlib 在子圖中繪製多個 DataFrame

使用 Pandas DataFrame 時，通常需要同時視覺化多個資料集。雖然 df.plot() 提供了一種繪製單一 DataFrame 的便捷方法，但它不提供將它們組合成子圖的功能。

問題：

如何我們使用 Matplotlib 或任何其他 Python 在子圖中繪製多個 Pandas DataFrame函式庫？

答案：

為了在子圖中繪製多個 DataFrame，我們可以使用 Matplotlib 手動建立子圖，然後使用 ax關鍵字指定每個子圖的目標子圖DataFrame.

實作：

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()

在上面的範例中：

• sharex=True 參數確保所有子圖共用相同的x 軸刻度。
• ax 關鍵字指定每個DataFrame 將在其中的子圖
• axes 陣列包含子圖軸，可以透過索引存取（例如，左上子圖的axis[0, 0]） 。

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