迭代数据框并在同一图上绘制数据框的部分

Question

我正在循环遍历具有条目集群的数据帧，并且我想绘制数据帧切片的每次迭代。

我尝试使用 ax = plot(iter 1) 和 ax = ax 来绘制“iter 2”，但这没有帮助。在同一 df 的切片上绘制切片的最佳方法是什么？

例如，我想绘制“iter 1”，然后在其上绘制“iter 2”和“iter 3”。

for loop through dataframe: 0
0     332    4.6030    91.204062
3     332    9.1985    76.212943
6     332   14.4405    77.664282
9     332   20.2005    76.725955
12    332   25.4780    31.597510
15    332   30.6670    74.096975

for loop through dataframe: 1
1     445    5.4280    60.233917
4     445    9.7345    31.902842
7     445   14.6015    36.261851
10    445   19.8630    40.705467
13    445   24.9050     4.897008
16    445   30.0550    35.217889

for loop through dataframe: 2
2     999    4.6030    91.474156
5     999    9.1985    76.212943
8     999   14.4405    77.664282
11    999   20.2005    76.725955
14    999   25.4780    31.597510
17    999   30.6670    74.096975

我的整个数据框看起来像这样：

0     332    4.6030    91.204062
3     332    9.1985    76.212943
6     332   14.4405    77.664282
9     332   20.2005    76.725955
12    332   25.4780    31.597510
15    332   30.6670    74.096975
1     445    5.4280    60.233917
4     445    9.7345    31.902842
7     445   14.6015    36.261851
10    445   19.8630    40.705467
13    445   24.9050     4.897008
16    445   30.0550    35.217889
2     999    4.6030    91.474156
5     999    9.1985    76.212943
8     999   14.4405    77.664282
11    999   20.2005    76.725955
14    999   25.4780    31.597510
17    999   30.6670    74.096975

Answer 1

要么使用 plt.plot，它会自动重用现有的坐标区：

for label, data in df.groupby('S/N'):
    plt.plot(data['Dis'], data['Rate'], label=label)

plt.xlabel('Dis')
plt.ylabel('Rate')
plt.legend()

或者使用ax.plot，首先通过plt.subplots创建ax：

fig, ax = plt.subplots()

for label, data in df.groupby('S/N'):
    ax.plot(data['Dis'], data['Rate'], label=label)

ax.set(xlabel='Dis', ylabel='Rate')
plt.legend()

或者使用 sns.lineplot 和 hue='S/N':

import seaborn as sns
sns.lineplot(x='Dis', y='Rate', hue='S/N', data=df)

（请注意，我稍微修改了一些 999 值，因为它们与 332 的值相同。）