python - 绘制从同一图形 Python 中的循环获得的两个数据帧

Question

我想绘制两个 dfs有两种不同的颜色。对于每个 df ，我需要添加两个标记。这是我尝试过的:

for stats_file in stats_files:
    data = Graph(stats_file)
    Graph.compute(data)
    data.servers_df.plot(x="time", y="percentage", linewidth=1, kind='line')
    plt.plot(data.first_measurement['time'], data.first_measurement['percentage'], 'o-', color='orange')
    plt.plot(data.second_measurement['time'], data.second_measurement['percentage'], 'o-', color='green')
plt.show()

使用这段代码，我得到 servers_df用标记绘制，但在单独的图表上。
如何将两个图表放在一个图表中以更好地比较它们？
谢谢。

Answer 1

TL;博士
您调用data.servers_df.plot()总是创建一个新的情节，plt.plot()在最新创建的地 block 上绘制地 block 。解决方案是为要绘制的所有内容创建专用轴。
前言
我假设你的变量如下

data.servers_df :具有两个浮点列的数据框"time"和 "percentage"

data.first_measurements : 带键的字典 "time"和 `"percentage"，每个都是浮点数列表

data.second_measurements : 带键的字典 "time"和 "percentage" ，每个都是浮点数列表

我跳过了生成 stat_files因为你没有显示Graph()确实如此，但只是创建了一个虚拟列表 data .
如果 data.first_measurements和 data.second_measurements也是数据框，让我知道，还有一个更好的解决方案。
理论——幕后
每个matplotlib情节(线、条等)位于 matplotlib.axes.Axes元素。这些就像坐标系的规则轴。现在这里发生了两件事:

当您使用 plt.plot() ，没有指定轴，因此，matplotlib 查找当前的轴元素(在后台)，如果没有，它将创建一个空的并使用它，并设置为默认值。第二次调用plt.plot()然后找到这些轴并使用它们。

DataFrame.plot()另一方面，如果没有给它一个新的轴元素(可能通过 ax 参数)

所以在你的代码中，data.servers_df.plot()首先在窗帘后面创建一个轴元素(这是默认设置)，然后是两个 plt.plot()调用获取默认轴并在其上绘制 - 这就是为什么你得到两个图而不是一个。
解决方案
以下解决方案首先创建一个专用的matplotlib.axes.Axes使用 plt.subplots() .然后使用该轴元素在其上绘制所有线。特别注意 ax=ax在 data.server_df.plot() .请注意，我将标记的显示从 o- 更改为至o (因为我们不想显示一行( - )，而只显示标记( o ))。
模拟数据可以在下面找到

fig, ax = plt.subplots()  # Here we create the axes that all data will plot onto
for i, data in enumerate(stat_files):
    y_column = f'percentage_{i}'  # Make the columns identifiable
    data.servers_df \
        .rename(columns={'percentage': y_column}) \
        .plot(x='time', y=y_column, linewidth=1, kind='line', ax=ax)
    ax.plot(data.first_measurement['time'], data.first_measurement['percentage'], 'o', color='orange')
    ax.plot(data.second_measurement['time'], data.second_measurement['percentage'], 'o', color='green')
plt.show()

模拟数据

import random

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Generation of dummy data
random.seed(1)
NUMBER_OF_DATA_FILES = 2
X_LENGTH = 10


class Data:
    def __init__(self):
        self.servers_df = pd.DataFrame(
            {
                'time': range(X_LENGTH),
                'percentage': [random.randint(0, 10) for _ in range(X_LENGTH)]
            }
        )
        self.first_measurement = {
            'time': self.servers_df['time'].values[:X_LENGTH // 2],
            'percentage': self.servers_df['percentage'].values[:X_LENGTH // 2]
        }
        self.second_measurement = {
            'time': self.servers_df['time'].values[X_LENGTH // 2:],
            'percentage': self.servers_df['percentage'].values[X_LENGTH // 2:]
        }


stat_files = [Data() for _ in range(NUMBER_OF_DATA_FILES)]