python - plt.subplots() 中的 sharey ='all' 参数未传递给 df.plot()？

Question

我有一个 pandas 数据框，我想对其进行切片，并将每个切片绘制在单独的子图中。我想使用 sharey='all' 并让 matplotlib 决定一些合理的 y 轴限制，而不必在数据帧中搜索最小值和最大值并添加偏移量。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(np.arange(50).reshape((5,10))).transpose()

fig, axes = plt.subplots(nrows=0,ncols=0, sharey='all', tight_layout=True)

for i in range(1, len(df.columns) + 1):
    ax = fig.add_subplot(2,3,i)    
    iC = df.iloc[:, i-1]
    iC.plot(ax=ax) 

给出以下情节:

事实上，无论我指定 sharey 是什么 ('all','col', '行'、True 或 False)。我使用 sharey='all' 寻求的结果如下:

有人可以解释一下我在这里做错了什么吗？

Answer 1

以下版本只会添加 df 列所需的轴并共享它们的 y 尺度:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame(np.arange(50).reshape((5,10))).transpose()

fig = plt.figure(tight_layout=True)

ref_ax = None
for i in range(len(df.columns)):
    ax = fig.add_subplot(2, 3, i+1, sharey=ref_ax)
    ref_ax=ax
    iC = df.iloc[:, i]
    iC.plot(ax=ax) 

plt.show()

网格布局参数，这里明确给出为 ...add_subplot(2, 3, ... ，当然可以根据 len(df.columns )。