使用Pandas在同一个绘图中绘制不同DataFrame的不同列

Question

我有两个不同的数据框架：

DF1: with columns A B1 C1 D1 E1
DF2: with columns A B2 C2 D2 E2

两个人的A相同。

然后我想在同一个图中绘制两个图，一个在右边，另一个在左边有这个信息：

Plot 1: x axis = column A
        y axis = B1, B2, C1, C2 curves

Plot 2: x axis = column A
        y axis = D1, D2, E1, E2 curves

如果不使用Pandas和Matplotlib合并两个DF，我怎么能这样做？

Answer 1

我们的想法是创建一个轴ax和一个双轴ax2 = ax.twinx()，然后将每个数据框绘制为其中一个，df.plot(ax=ax)和df2.plot(ax=ax2)。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

a = np.linspace(-5,5, 11)
data1 = np.sort(np.random.rand(len(a),5))
data1[:,0] =a 
data2 = np.sort(np.random.rand(len(a),5))*10
data2[:,0] =a 
df = pd.DataFrame(data1, columns=["A", "B1", "C1", "D1", "E1"])
df2 = pd.DataFrame(data2, columns=["A", "B2", "C2", "D2", "E2"])

fig, ax = plt.subplots()
ax2 = ax.twinx()

df.plot(x="A", y=["B1", "C1", "D1", "E1"], ax=ax)
df2.plot(x="A", y=["B2", "C2", "D2", "E2"], ax=ax2, ls="--")

plt.show()

如果您想要有两个单独的图（问题在这一点上不明确），您可以通过

来完成

fig, (ax, ax2) = plt.subplots(ncols=2)

并删除twinx来电。

Answer 2

您可以使用

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)

将创建包含1行和2列子图的绘图。 它可能是使用

获取数据帧列的最简单方法

A = DF1['A']
...

以防matplotlib不喜欢直接使用数据框列。

然后，您可以将列绘制到不同的子图中。这看起来像以下示例：

f, (ax1, ax2) = plt.subplots(1,2)
ax1.plot(A, B1, label='...')
ax1.plot(A, B2, label='...')
...
ax2.plot(A, D1, label='...')
ax2.plot(A, D2, label='...')
...
ax1.legend(loc='best')
ax2.legend(loc='best')
plt.show()