Как я могу отображать отдельные Pandas DataFrames как подзаголовки?

Ответ 1

Вы можете вручную создать подзаголовки с помощью matplotlib, а затем составить график данных на конкретном подзаголовке с помощью ключевого слова ax. Например, для 4 подзаголовков (2x2):

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])
...

Здесь axes - массив, который содержит разные оси подзадачи, и вы можете получить доступ к нему просто путем индексирования axes.
Если вы хотите использовать общую ось x, то вы можете предоставить sharex=True до plt.subplots.

Ответ 2

Вы можете видеть, например, в документации, демонстрирующей ответ joris. Также из документации вы также можете установить subplots=True и layout=(,) в функции pandas plot:

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

Вы также можете использовать fig.add_subplot(), который принимает параметры сетки подзадачи, такие как 221, 222, 223, 224 и т.д., как описано в сообщении здесь. Хорошие примеры графика на кадре данных pandas, включая подзаголовки, можно увидеть в этом ipython-ноутбуке.

Ответ 3

Вы можете использовать знакомый стиль Matplotlib, вызывающий figure и subplot, но вам просто нужно указать текущую ось, используя plt.gca(). Пример:

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())

и т.д...

Ответ 4

Вы можете использовать это:

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

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

plt.show()

Ответ 5

Вам, возможно, не нужно использовать панд вообще. Вот сюжет matplotlib кошачьих частот:

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()

Ответ 6

Основываясь на ответе @joris выше, если вы уже установили ссылку на подзаголовок, вы также можете использовать ссылку. Например,

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

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

Ответ 7

Вы можете построить несколько субплотов нескольких фреймов данных панд, используя matplotlib, с помощью простого трюка составления списка всех фреймов данных. Затем с помощью цикла for для построения подзаговоров.

Рабочий код:

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

Используя этот код, вы можете строить подзаговоры в любой конфигурации. Вам нужно просто определить количество строк nrow и количество столбцов ncol. Также вам необходимо составить список фреймов данных df_list которые вы хотите построить.