使用Pandas功能绘制多个数据框

Pandas是一个强大的数据分析工具，能够轻松处理和操作数据。在处理多个数据框时，有时需要将这些数据框进行比较和可视化。本文将介绍如何使用Pandas功能绘制多个数据框，以更好地展示数据和分析结果。

更多Pandas相关文章，请阅读：Pandas 教程

准备工作

在讲解如何绘制多个数据框之前，需要先介绍如何创建和加载数据框。Pandas可以处理各种形式的数据，最常见的是CSV文件。假设我们有两个CSV文件，“data1.csv”和“data2.csv”，其中包含以下内容：

data1.csv:

Country	City	Population
China	Beijing	2154
China	Shanghai	2424
USA	New York	8398
USA	Los Angeles	3997
Japan	Tokyo	1396

data2.csv:

Country	City	GDP
China	Beijing	123
China	Shanghai	234
USA	New York	345
USA	Los Angeles	456
Japan	Tokyo	567

我们可以使用Pandas的read_csv方法读取这些文件：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('data1.csv')
df2 = pd.read_csv('data2.csv')

绘制多个数据框

在有了数据后，我们可以使用Pandas进行数据分析和可视化。在比较多个数据框时，我们可能会遇到以下情况：

比较不同数据框的特定列；
比较相同数据框的不同列。

下面将分别讲解如何解决以上问题。

比较不同数据框的特定列

假设我们需要比较两个数据框中的“Population”列。我们可以使用Pandas的merge方法将数据框合并，然后使用plot方法绘制合并后的数据框。代码如下：

merged = pd.merge(df1[['Country', 'City', 'Population']],
                  df2[['Country', 'City', 'GDP']],
                  on=['Country', 'City'])
merged.plot(x='City', y=['Population', 'GDP'], kind='bar', title='Population and GDP Comparision')

上述代码中，首先我们使用merge方法将df1和df2的“Country”和“City”列进行合并，然后使用plot方法绘制比较图。我们将x轴设置为“City”，y轴设置为“Population”和“GDP”，kind设置为“bar”，title设置为“Population and GDP Comparision”。

可以看到，以一种直观的方式比较了两个数据框的“Population”和“GDP”列。

比较相同数据框的不同列

假设我们需要分别比较df1和df2的“Population”和“GDP”列。我们可以使用subplot方法绘制子图，并分别在子图中绘制各个数据框的“Population”和“GDP”列。代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(10, 8))
df1.plot(x='City', y='Population', kind='bar', ax=ax[0][0], title='df1 Population Bar Chart')
df1.plot(x='City', y='GDP', kind='bar', ax=ax[0][1], title='df1 GDP Bar Chart')
df2.plot(x='City', y='Population', kind='bar', ax=ax[1][0], title='df2 Population Bar Chart')
df2.plot(x='City', y='GDP', kind='bar', ax=ax[1][1], title='df2 GDP Bar Chart')

上述代码中，我们首先创建了一个2×2的图像空间，fig是图像的顶级容器，ax是所有子图的集合，接着使用plot方法绘制各自数据框的子图，分别设置x轴、y轴和title。

可以看到，在一个图表中同时比较两个数据框的“Population”和“GDP”列，更加清晰和明确。