如何在同一窗口中从 2 个数据帧绘制图形 python

在 Python 中，我们可以使用 matplotlib 库来绘制图形。要在同一窗口中从 2 个数据帧绘制图形，我们可以使用子图(Subplot)功能。

步骤

1. 导入必要的库

首先，我们需要导入 matplotlib 库和 pandas 库，以及一个数据集。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个数据集
df1 = pd.DataFrame({'x': range(1,11), 'y1': [1,3,2,4,6,5,7,8,9,10]})
df2 = pd.DataFrame({'x': range(1,11), 'y2': [2,4,1,5,8,6,9,7,10,3]})

2. 创建并设置子图

接下来，我们需要创建一个包含两个子图的图形，以使我们可以在同一窗口中绘制两个数据帧。

# 创建一个包含两个子图的图形
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))

# 设置子图1
ax1.plot(df1['x'], df1['y1'], color='red')
ax1.set_title('y1')

# 设置子图2
ax2.plot(df2['x'], df2['y2'], color='blue')
ax2.set_title('y2')

# 添加整个图形的标题
fig.suptitle('Comparison of y1 and y2')

在上面的代码中，创建了一个包含两个子图的图形，分别包含数据帧 df1 和 df2。然后，我们设置了每个子图的标题和颜色，并添加了整个图形的标题。

3. 显示图形

最后，我们需要调用 plt.show() 函数以显示图形。

# 显示图形
plt.show()

完整代码

下面是完整的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个数据集
df1 = pd.DataFrame({'x': range(1,11), 'y1': [1,3,2,4,6,5,7,8,9,10]})
df2 = pd.DataFrame({'x': range(1,11), 'y2': [2,4,1,5,8,6,9,7,10,3]})

# 创建一个包含两个子图的图形
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(nrows=1, ncols=2, figsize=(10, 5))

# 设置子图1
ax1.plot(df1['x'], df1['y1'], color='red')
ax1.set_title('y1')

# 设置子图2
ax2.plot(df2['x'], df2['y2'], color='blue')
ax2.set_title('y2')

# 添加整个图形的标题
fig.suptitle('Comparison of y1 and y2')

# 显示图形
plt.show()

执行上面的代码后，将在同一窗口中显示两个数据帧的图形，如下所示：

所以，这是在同一窗口中从 2 个数据帧绘制图形的方法。