大熊猫绘制 2 个具有相同列名的数据框答案

【问题标题】：pandas plotting 2 dataframes with same column names大熊猫绘制 2 个具有相同列名的数据框
【发布时间】：2019-06-27 06:33:24
【问题描述】：

我有 2 个数据框，包含相同的索引和相同的列名（10 列例如：来自df1

来自 df2：

我想在同一张图上绘制，来自 df1 的 A 列与来自 df2 的 A 列，来自 df1 的 B 列与来自 df2 的 B 列，等等……这适用于每一列。我怎么能用 pandas 和 matplotlib 做到这一点

【问题讨论】：

你在看什么样的情节？
只是简单的线条。我正在绘制一些比率与温度的关系。我想知道如何在整组列上进行迭代，而不是编写代码来独立地为每一对绘图
你想要条形图吗？
不，谢谢，我需要台词

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

这是一种方法：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

d1 = {'A':[0,5,2],'B':[4,6,5],'C':[8,9,1]}
d2 = {'A':[9,1,5],'B':[4,4,5],'C':[5,2,1]}
df1 = pd.DataFrame(data=d1)
df2 = pd.DataFrame(data=d2)

df1_a = df1['A'].tolist()
df1_b = df1['B'].tolist()
df2_a = df2['A'].tolist()
df2_b = df2['B'].tolist()

plt.plot(df1_a, df1_b, 'r') 
plt.plot(df2_a, df2_b, 'b') 
plt.show()

【讨论】：

【解决方案2】：

假设 df1 和 df2 是您的数据框，您可以使用以下代码循环所有列并为您保存图表。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd    
for column in df1.columns:
        x = df1[column]
        y = df2[column]

        if len(x) != len(y):
            x_ind = x.index
            y_ind = y.index
            common_ind = x_ind.intersection(y_ind)
            x = x[common_ind]
            y = y[common_ind]

        plt.scatter(x,y)
        plt.savefig("plot" +column+".png")
        plt.clf()

希望这会有所帮助！

【讨论】：

看起来不错，但我有一个问题。我的 x 和 y 大小不同。对于 y 中的某些数据，我在 x 中没有值。我应该怎么办？有没有办法从 y 中删除 x 中不存在的索引？
我添加了一个条件来检查大小是否相同，如果不是，那么它只会选择那些常见的索引。