我使用matplotlib.plt和pandas.DataFrame.plot绘制了两个不同的子图。
两个图形都存储在相同的熊猫数据框中，我称之为f。 You can download the sample data here。
这些图中的一个不能用函数来描述（也就是说，一个x值可以产生两个或多个y值。这就是问题所在（我正在尝试绘制一个正方形）。
我尝试过：
f[f['figure'] == 'fig1'].plot(x='x_axis',y='y_axis',legend=False)
f[f['figure'] == 'fig2'].plot(x='x_axis',legend=False)
plt.show()
我希望将两个子图合并为一个。有没有办法在与第一个子图相同的子图中绘制第二个子图？我想将两个图都堆叠在一个子图中。
df_toplot=df.pivot_table(columns='figure',index='x_axis',values='y_axis').ffill()
print(df_toplot)
输出
figure fig1 fig2
x_axis
0 100.000000 37.033667
1 99.969669 37.033667
2 99.939339 37.033667
3 99.939339 37.033667
4 99.909008 37.033667
... ... ...
365 0.060661 18.516833
366 0.060661 18.516833
367 0.060661 18.516833
368 0.060661 18.516833
369 0.030331 18.516833
df_toplot.plot(legend=False)
输出图像：
如果您已存储其轴对象，则始终可以一次又一次地绘制到同一图中。喜欢
import matplotlib.pyplot as plt
fig,ax = plt.subplots()
f[f['figure'] == 'fig1'].plot(ax=ax,x='x_axis',y='y_axis',legend=False)
f[f['figure'] == 'fig2'].plot(ax=ax,legend=False)
plt.show()
请注意，这只是如何获取当前轴的一个示例-另一个可能是
ax = plt.gca()
这里的要点是在熊猫的plot命令中使用ax kwarg来引用它。