在同一图中绘制不同的数据框

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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

每年的记录数量和时间不同，因此熊猫的datetimeindices都不同。

我想在同一图中绘制不同年份的数据以进行比较。X轴为1月至12月，Y轴为温度。我应该怎么做呢？

python matplotlib pandas

— wuwucat
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30

尽管Chang的答案说明了如何在同一图形上多次绘制，但是在这种情况下，使用a groupby和unstacking 可能会更好：

（假设您已经在数据框中使用了日期时间索引）

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()

— 安迪·海登（Andy Hayden）
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338

尝试：

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

— 长社
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1

如果在ipython笔记本上，该如何实现？是否有保留或显示功能，仅在设置所有设置后才打印图形？

— 滇盛

1

设置%matplotlib inline导入位置，以便可视化内容显示在iPython笔记本中。

— 哈桑·拜格，

1

任何线索都可以解决，如果有三个以上的数据帧？

— RPT

这真太了不起了。我将回答如何处理超过3个dfs

— adivis12

3

您确定这适用于任何类型的plot()，即，何时将任何类型的规范作为参数传递给plot函数？

— gented '17

26

如果您正在运行Jupyter / Ipython笔记本并且在使用时遇到问题；

ax = df1.plot()

df2.plot(ax=ax)

在同一单元格内运行命令！由于某些原因，当它们分成顺序的单元格时，它将无法工作。至少对我来说。

— 哈米什·罗伯逊
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6

要对多个数据框执行此操作，可以对其进行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)

— adivis12
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0

只是为了增强@ adivis12的答案，您不需要执行if声明。像这样说：

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

— 康赛
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