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個別のPandas DataFramesをサブプロットとしてプロットするにはどうすればよいですか？

いくつかのPandas DataFramesがあり、同じ値スケールを共有していますが、異なる列とインデックスを持っています。 df.plot()を呼び出すと、個別のプロット画像が表示されます。私が本当に欲しいのは、それらをすべてサブプロットと同じプロットに入れることですが、残念ながら、どのように解決策を考え出すことができず、いくつかの助けを高く評価します。

pythonmatplotlibpandas
87
Jimmy C

Matplotlibでサブプロットを手動で作成し、axキーワードを使用して特定のサブプロットにデータフレームをプロットできます。たとえば、4つのサブプロット（2x2）の場合：

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])
...

ここでaxesは異なるサブプロット軸を保持する配列であり、axesにインデックスを付けるだけでアクセスできます。
共有X軸が必要な場合は、sharex=Trueをplt.subplotsに提供できます。

187
joris

E.gsを見ることができます。 ドキュメント で、ジョリスの答えを示します。また、ドキュメントから、pandas plot関数内でsubplots=Trueおよびlayout=(,)を設定することもできます。

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

また、ポスト here で説明されているように、221、222、223、224などのサブプロットグリッドパラメーターを取るfig.add_subplot()を使用することもできます。サブプロットを含むpandasデータフレームのプロットの良い例は this ipython notebook で見ることができます。

45
sedeh

figureおよびsubplotを呼び出すおなじみのMatplotlibスタイルを使用できますが、plt.gca()を使用して現在の軸を指定するだけです。例：

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())

等...

14
Q-man

これを使用できます：

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

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

plt.show()
3
Joe

Pandasを使用する必要はまったくありません。これは、猫の頻度のmatplotlibプロットです。

enter image description here

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()
2
duhaime

上記の@joris応答に基づいて、サブプロットへの参照を既に確立している場合は、参照も使用できます。例えば、

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

df.plot.barh(ax=ax1, stacked=True)
1
DaveL17

Matplotlibを使用して、すべてのデータフレームのリストを作成する簡単なトリックを使用して、複数のpandasデータフレームの複数のサブプロットをプロットできます。次に、サブプロットをプロットするためにforループを使用します。

作業コード：

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

enter image description here

このコードを使用すると、任意の構成でサブプロットをプロットできます。行数nrowと列数ncolを定義するだけです。また、プロットしたいデータフレームのリストdf_listを作成する必要があります。

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Dr. Arslan