在Matplotlib子图中添加Pandas DataFrame.plot

在数据可视化中，Matplotlib是Python中最流行的库之一。而Pandas是专门用于数据处理的库，其中包括了一些方便的绘图功能。在将Pandas的绘图和Matplotlib结合使用时，我们可能需要将Pandas的绘图添加到Matplotlib的子图中。这篇文章将介绍如何在Matplotlib子图中添加Pandas DataFrame.plot。

1. 在Matplotlib中创建子图

在Matplotlib中创建子图有很多种方法，其中最常见的方法是通过subplots函数创建子图。subplots函数会返回一个包含子图对象的元组，我们可以通过解析该元组来获得每个子图对象。

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axs = plt.subplots(2, 2)
ax1, ax2, ax3, ax4 = axs.flatten()  # 将子图对象展平为一维数组

# 在子图对象中进行绘图操作

在上面的代码中，我们使用了subplots函数创建了一个2行2列的子图，然后通过flatten函数将子图对象展平为一维数组。我们可以通过ax1、ax2、ax3和ax4变量来访问每个子图对象。

2. 在Matplotlib子图中添加Pandas DataFrame.plot

下面我们将介绍如何在Matplotlib子图中添加Pandas DataFrame.plot。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(1, 2)

# 在第一个子图中添加柱状图
axs[0].bar(df.index, df['A'])

# 在第二个子图中添加线图
df.plot(ax=axs[1])

# 展示子图
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一个名为df的数据帧。然后，我们使用subplots函数创建了一个包含2个子图对象的元组。在第一个子图中，我们通过bar函数添加了一张柱状图。在第二个子图中，我们通过调用df.plot函数并将子图对象axs[1]作为参数来添加了一张线图。

需要注意的是，df.plot函数必须使用ax参数来指定绘图要添加到的子图对象。

3. 示例

下面的示例展示了如何将Pandas数据帧中的多张图添加到Matplotlib子图中。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 创建数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 创建子图
fig, axs = plt.subplots(2, 2)

# 在第一个子图中添加柱状图
axs[0, 0].bar(df.index, df['A'])

# 在第二个子图中添加线图
df.plot(ax=axs[0, 1])

# 在第三个子图中添加散点图
axs[1, 0].scatter(df['A'], df['B'])

# 在第四个子图中添加饼图
df.loc[0].plot(kind='pie', ax=axs[1, 1])

# 展示子图
plt.show()

在上面的代码中，我们首先创建了一个包含3列数据的名为df的数据帧。然后，我们使用subplots函数创建了一个包含4个子图对象的元组。在第一个子图中，我们通过bar函数添加了一张柱状图；在第二个子图中，我们通过调用df.plot函数并将子图对象axs[0, 1]作为参数来添加了一张线图；在第三个子图中，我们通过scatter函数添加了一张散点图；在第四个子图中，我们通过调用df.loc[0].plot函数并将kind参数设置为pie来添加了一张饼图。