在 pandas 中组合条形图和线形子图

Question

我想在子图中绘制 5 个时间序列。基本上我一直在使用子图：

fig, axes = plt.subplots(nrows=5, ncols=1, figsize=(16,10), sharex=True)
xlim = (start, end)
ax1=df.hr.plot(ax=axes[0], color='green', xlim=xlim)
ax2=df.act.plot(ax=axes[1], color='orange', xlim=xlim)
ax3=df.rr.plot(ax=axes[2], color='blue', xlim=xlim)
ax4=df2.set_index('timestamp').rmssd.plot(color='purple', ax=axes[3], xlim=xlim)
ax5=ma_df.tz_convert('US/Eastern')['any_act'].resample('10Min', how='count').plot(kind='line',ax=axes[4])

哪个产生

由于数据的性质，我想将最后一个子图可视化为条形图。所以很自然，我把最后一行改成：

ax5=ma_df.tz_convert('US/Eastern')['any_act'].resample('10Min', how='count').plot(kind='bar',ax=axes[4])

然后创建下图：

在最后一个子图中产生了我所期望的结果，但使其他图无用。不用说，这不是我想要的。

如何将 4 线时间序列与一个条形图组合在同一个图中，但不同的子图都共享相同的 x 轴？ 这意味着我希望前 4 个子图像第一张图片一样，最后一个子图像第二张图片一样。

更新

我做了一个简单的例子，不幸的是，它按预期工作，并没有复制我的问题，这更令人费解。代码如下

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
%matplotlib inline
df =  pd.read_csv('https://s3.amazonaws.com/temp-leonsas-qsaeamu0sl5v4b/df.csv')
bar_df = pd.read_csv('https://s3.amazonaws.com/temp-leonsas-qsaeamu0sl5v4b/bar_df.csv')
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=1, figsize=(16,10), sharex=True)
ax1=df.hr.plot(ax=axes[0], color='green', kind='line')
ax2=df.act.plot(ax=axes[1], color='orange', kind='line')
ax3=df.rr.plot(ax=axes[2], color='blue', kind='line')
ax4=bar_df.occ_count.plot(ax=axes[3], kind='bar')

而我的代码库中复制问题的代码是

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=1, figsize=(16,10), sharex=True)
ax1=df.hr.plot(ax=axes[0], color='green', kind='line')
ax2=df.act.plot(ax=axes[1], color='orange', kind='line')
ax3=df.rr.plot(ax=axes[2], color='blue', kind='line')
ax4=bar_df.occ_count.plot(ax=axes[3], kind='bar')

主要区别在于，在我的代码库中，DataFrame 是生成的，而不仅仅是从 s3 加载的。 DataFrame 中是否有隐式配置可以以某种方式实现这一点？我刚刚使用df.to_csv 将这两个数据帧转储到 S3 中。

Answer 1

我认为您只需将kind='line' 显式传递给前三个图，这是一个更简单的示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
%matplotlib inline
s = pd.Series([1,2,3,2,1])
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, figsize=(16,10), sharex=True)
s.plot(ax=axes[0], color='green', kind='line')
s.plot(ax=axes[1], color='red', kind='bar')