我有几张像这样的df： df
id created_at
0 1086341956479959040 2019-01-18 19:18:00
1 1086342030027091969 2019-01-18 19:18:17
2 1086342031067234304 2019-01-18 19:18:18
3 1086342040374439937 2019-01-18 19:18:20
4 1086342050168086531 2019-01-18 19:18:22
5 1086342075560456192 2019-01-18 19:18:28
6 1086342090320154625 2019-01-18 19:18:32
7 1086342101254721536 2019-01-18 19:18:34
要进行绘制，我进行分组：
df_all.groupby（pd.Grouper（freq ='1Min'））。count（）。plot（）
这给了我我想要的，随着时间的推移每分钟的id计数。
现在我有了其他df，它们的结构与上面的相同，但具有不同的id和不同的时间分布，但在相同的时间范围内。 我不知道如何在同一张图中绘制所有数据，我尝试了pd.concat，但是我有多个ID列（很好），但也有created_at列（不好）
如何以有意义的方式合并数据？
我尝试进行遮罩，选择了日期范围：
mask =（df_all ['created_at']>'2019-01-01'）＆（df_all ['created_at'] <='2019-01-30'）
但它不会影响合并