Question

我有一个具有多年温度记录的温度文件，格式如下：

2012-04-12,16:13:09,20.6
2012-04-12,17:13:09,20.9
2012-04-12,18:13:09,20.6
2007-05-12,19:13:09,5.4
2007-05-12,20:13:09,20.6
2007-05-12,20:13:09,20.6
2005-08-11,11:13:09,20.6
2005-08-11,11:13:09,17.5
2005-08-13,07:13:09,20.6
2006-04-13,01:13:09,20.6

每年都有不同的数字，记录的时间，所以大熊猫的datetimeindices都不同。

我想在同一图中绘制不同年份的数据进行比较。 X轴是1月到12月，Y轴是温度。我该怎么做呢？

Answer 1

尝试：

ax = df1.plot()
df2.plot(ax=ax)

Answer 2

虽然Chang的答案解释了如何在同一个数字上多次绘制，但在这种情况下，使用groupby和unstack可能会更好：

（假设你已经在数据框中使用了这个，并且已经有了日期时间索引）

In [1]: df
Out[1]:
            value  
datetime                         
2010-01-01      1  
2010-02-01      1  
2009-01-01      1  

# create additional month and year columns for convenience
df['Month'] = map(lambda x: x.month, df.index)
df['Year'] = map(lambda x: x.year, df.index)    

In [5]: df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack()
Out[5]:
       value      
Year    2009  2010
Month             
1          1     1
2        NaN     1

现在很容易绘制（每年作为单独的一行）：

df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack().plot()

Answer 3

如果您正在运行Jupyter / Ipython笔记本并且使用时遇到问题;

ax = df1.plot()

df2.plot(ax=ax)

在同一个单元格内运行命令!!出于某种原因，当它们被分成连续的细胞时，它不会起作用。对我来说至少。

Answer 4

要为多个数据帧执行此操作，您可以对它们执行for循环：

fig = plt.figure(num=None, figsize=(10, 8))
ax = dict_of_dfs['FOO'].column.plot()
for BAR in dict_of_dfs.keys():
    if BAR == 'FOO':
        pass
    else:
        dict_of_dfs[BAR].column.plot(ax=ax)

Answer 5

只需增强@ adivis12答案，就无需执行if语句。这样写：

fig, ax = plt.subplots()
for BAR in dict_of_dfs.keys():
    dict_of_dfs[BAR].plot(ax=ax)

在同一图中绘制不同的DataFrame

5 个答案: