별도의 Pandas DataFrame을 서브 플롯으로 플로팅하려면 어떻게해야합니까?

별도의 Pandas DataFrame을 서브 플롯으로 플로팅하려면 어떻게해야합니까?

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동일한 값 척도를 공유하지만 열과 인덱스가 다른 Pandas DataFrame이 몇 개 있습니다. 을 호출 할 때 df.plot()별도의 플롯 이미지를 얻습니다. 내가 정말로 원하는 것은 그것들을 모두 서브 플롯과 동일한 플롯에 두는 것이지만, 불행히도 나는 어떻게 도움이 될지에 대한 해결책을 찾지 못하고 있습니다.

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matplotlib를 사용하여 수동으로 서브 플롯을 생성 한 다음 ax키워드를 사용하여 특정 서브 플롯에 데이터 프레임을 플로팅 할 수 있습니다 . 예를 들어 4 개의 서브 플롯 (2x2)의 경우 :

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

df1.plot(ax=axes[0,0])
df2.plot(ax=axes[0,1])
...

다음 axes은 서로 다른 서브 플롯 축을 보유하는 배열이며 인덱싱만으로 액세스 할 수 있습니다 axes.
당신이 공유 x 축을 원하는 경우에, 당신은 제공 할 수 있습니다 sharex=True로 plt.subplots.

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e.gs를 볼 수 있습니다. joris 대답을 보여주는 문서 에서 . 또한 문서에서, 당신은 또한 설정할 수 subplots=True와 layout=(,)팬더의 내부 plot기능 :

df.plot(subplots=True, layout=(1,2))

여기fig.add_subplot() 게시물에 설명 된대로 221, 222, 223, 224 등과 같은 서브 플롯 그리드 매개 변수를 사용 하는 것도 사용할 수 있습니다 . 서브 플롯을 포함하여 팬더 데이터 프레임에 대한 플롯의 좋은 예는 이 ipython 노트북 에서 볼 수 있습니다 .

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당신은 전화 익숙한하기 matplotlib 스타일을 사용 figure하고 subplot있지만, 당신은 단순히 사용하여 현재 축을 지정해야합니다 plt.gca(). 예 :

plt.figure(1)
plt.subplot(2,2,1)
df.A.plot() #no need to specify for first axis
plt.subplot(2,2,2)
df.B.plot(ax=plt.gca())
plt.subplot(2,2,3)
df.C.plot(ax=plt.gca())

기타...

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이것을 사용할 수 있습니다 :

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(221)
plt.plot(x,y)

ax = fig.add_subplot(222)
plt.plot(x,z)
...

plt.show()

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Pandas를 전혀 사용할 필요가 없을 수도 있습니다. 다음은 고양이 주파수의 matplotlib 플롯입니다.

x = np.linspace(0, 2*np.pi, 400)
y = np.sin(x**2)

f, axes = plt.subplots(2, 1)
for c, i in enumerate(axes):
  axes[c].plot(x, y)
  axes[c].set_title('cats')
plt.tight_layout()

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위의 @joris 응답을 기반으로 이미 서브 플롯에 대한 참조를 설정 한 경우 참조도 사용할 수 있습니다. 예를 들면

ax1 = plt.subplot2grid((50,100), (0, 0), colspan=20, rowspan=10)
...

df.plot.barh(ax=ax1, stacked=True)

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모든 데이터 프레임의 목록을 만드는 간단한 트릭과 함께 matplotlib를 사용하여 여러 팬더 데이터 프레임의 여러 서브 플롯을 플로팅 할 수 있습니다. 그런 다음 for 루프를 사용하여 서브 플롯을 플로팅합니다.

작동 코드 :

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
# dataframe sample data
df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df3 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df4 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df5 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
df6 = pd.DataFrame(np.random.rand(10,2)*100, columns=['A', 'B'])
#define number of rows and columns for subplots
nrow=3
ncol=2
# make a list of all dataframes 
df_list = [df1 ,df2, df3, df4, df5, df6]
fig, axes = plt.subplots(nrow, ncol)
# plot counter
count=0
for r in range(nrow):
    for c in range(ncol):
        df_list[count].plot(ax=axes[r,c])
        count=+1

이 코드를 사용하면 모든 구성에서 서브 플롯을 그릴 수 있습니다. 행 nrow수와 열 수를 정의하기 만하면 ncol됩니다. 또한 df_list플롯하려는 데이터 프레임의 목록을 만들어야합니다 .

참고 URL : https://stackoverflow.com/questions/22483588/how-can-i-plot-separate-pandas-dataframes-as-subplots