Matplotlib 하위 플롯에서 여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 플롯하는 방법은 무엇입니까?

Matplotlib를 사용하여 서브플롯에 여러 DataFrame 그리기

Pandas를 사용한 데이터 분석에서는 데이터의 다양한 측면을 나타내는 여러 DataFrame을 사용하는 것이 일반적입니다. . 이러한 DataFrame을 효과적으로 시각화하려면 하위 도표에 함께 표시하는 것이 매우 유용할 수 있습니다.

DataFrame이 동일한 값 척도를 공유하지만 열과 인덱스가 다양한 경우 df.plot()을 사용하여 각 DataFrame을 개별적으로 표시하려고 하면 별도의 플롯 이미지가 생성됩니다. 이러한 제한을 극복하고 DataFrame을 서브플롯에 표시하려면 다른 접근 방식이 필요합니다.

수동 서브플롯 생성

Matplotlib는 맞춤형 시각화를 위한 서브플롯을 수동으로 생성하는 기능을 제공합니다. 다음 단계에서는 서브플롯에 여러 DataFrame을 그리는 방법을 설명합니다.

1. matplotlib.pyplot을 plt로 가져옵니다.
2. plt.subplots(nrows, ncols)를 사용하여 서브플롯 그리드를 만듭니다. 여기서 nrows와 ncols는 각각 행과 열의 수를 지정합니다. 이 단계에서는 그림 객체(fig)와 서브플롯 축(axes)의 배열을 반환합니다.
3. 각 DataFrame에 대해 DataFrame.plot()을 호출하고 특정 서브플롯 축을 ax 키워드에 전달합니다. 예를 들어, 첫 번째 서브플롯의 첫 번째 DataFrame을 플롯하려면 df1.plot(ax=axes[0,0])을 사용합니다.
4. x축을 공유하려면 sharex=True를 지정할 수 있습니다. plt.subplots() 호출에서

예 코드

다음 코드는 수동 서브플롯 생성 방법을 사용하여 서브플롯에 4개의 DataFrame(df1, df2, df3 및 df4)을 그리는 방법을 보여줍니다.

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()

이 코드는 각 DataFrame이 해당 하위 플롯에 표시되는 4개의 하위 플롯이 있는 그림을 만듭니다. 모든 하위 플롯은 동일한 x축을 공유하므로 다양한 DataFrame의 데이터를 쉽게 비교할 수 있습니다.

위 내용은 Matplotlib 하위 플롯에서 여러 Pandas DataFrame을 효율적으로 플롯하는 방법은 무엇입니까?의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!