Comment tracer efficacement plusieurs DataFrames Pandas dans des sous-parcelles Matplotlib ?

Traçage de plusieurs DataFrames dans des sous-parcelles avec Matplotlib

Dans l'analyse de données à l'aide de Pandas, il est courant d'avoir plusieurs DataFrames représentant différents aspects des données . Pour visualiser efficacement ces DataFrames, les tracer ensemble dans des sous-tracés peut être très bénéfique.

Si les DataFrames partagent la même échelle de valeurs mais ont des colonnes et des indices différents, tenter de tracer chaque DataFrame individuellement à l'aide de df.plot() donner lieu à des images de tracé distinctes. Pour surmonter cette limitation et afficher les DataFrames dans des sous-parcelles, une approche différente est nécessaire.

Création manuelle de sous-parcelles

Matplotlib offre la possibilité de créer manuellement des sous-parcelles pour des visualisations personnalisées. Les étapes suivantes expliquent comment tracer plusieurs DataFrames dans des sous-parcelles :

1. Importez matplotlib.pyplot en tant que plt.
2. Utilisez plt.subplots(nrows, ncols) pour créer une grille de sous-parcelles, où nrows et ncols spécifient respectivement le nombre de lignes et de colonnes. Cette étape renvoie un objet figure (fig) et un tableau d'axes de sous-intrigue (axes).
3. Pour chaque DataFrame, appelez DataFrame.plot() et transmettez l'axe de sous-intrigue spécifique au mot-clé ax. Par exemple, si vous souhaitez tracer le premier DataFrame dans le premier sous-tracé, utilisez df1.plot(ax=axes[0,0]).
4. Pour partager l'axe des x, vous pouvez spécifier sharex=True dans l'appel plt.subplots().

Exemple Code

Le code suivant montre comment tracer quatre DataFrames (df1, df2, df3 et df4) dans des sous-tracés à l'aide de la méthode de création manuelle de sous-tracés :

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()

Ce code créez une figure avec quatre sous-intrigues, où chaque DataFrame est tracé dans sa sous-intrigue respective. Tous les sous-tracés partageront le même axe X, permettant une comparaison facile des données dans les différents DataFrames.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!