在同一图中绘制不同的数据框

Question

我有一个具有多年温度记录的温度文件，格式如下：2012-04-12,16:13:09,20.62012-04-12,17:13:09,20.92012-04-12,18:13:09,20.62007-05-12,19:13:09,5.42007-05-12,20:13:09,20.62007-05-12,20:13:09,20.62005-08-11,11:13:09,20.62005-08-11,11:13:09,17.52005-08-13,07:13:09,20.62006-04-13,01:13:09,20.6每年的记录数量和时间都不同，因此熊猫的datetimeindices都不同。我想在同一图中绘制不同年份的数据以进行比较。X轴为1月至12月，Y轴为温度。我应该怎么做呢？

Answer 1

但是在这种情况下，使用a groupby和unstacking 可能会更好：

（假设您已经在数据框中使用了日期时间索引）

In [1]: df

Out[1]:

            value  

datetime                         

2010-01-01      1  

2010-02-01      1  

2009-01-01      1  

# create additional month and year columns for convenience

df['Month'] = map(lambda x: x.month, df.index)

df['Year'] = map(lambda x: x.year, df.index)    

In [5]: df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack()

Out[5]:

       value      

Year    2009  2010

Month             

1          1     1

2        NaN     1

现在很容易绘制（每年作为单独的一行）：

df.groupby(['Month','Year']).mean().unstack().plot()

Answer 2

如果您正在运行Jupyter / Ipython笔记本并且在使用时遇到问题；

ax = df1.plot()

df2.plot(ax=ax)

在同一单元格内运行命令！由于某些原因，当它们分成顺序的单元格时，它将无法工作。至少对我来说。

Answer 3

要对多个数据框执行此操作，可以对其进行for循环：

fig = plt.figure(num=None, figsize=(10, 8))

ax = dict_of_dfs['FOO'].column.plot()

for BAR in dict_of_dfs.keys():

    if BAR == 'FOO':

        pass

    else:

        dict_of_dfs[BAR].column.plot(ax=ax)