在不同行的绘图上绘制 Pandas 数据框中的列的简单方法？
Simple Method to Plot Columns in Pandas Dataframe on Different rows of plot?
是否有一种简单的方法可以使用共享的 X 轴在不同的行/图块上绘制所有列？我不想深入研究每个新图形的 matplotlib 子图；我正在寻找一些简单的东西，让我可以轻松地查看数据框中的所有数据。我觉得 Pandas 或 Seaborn 中缺少一个简单的标志或选项。
pandas 中的一个简单的 dataframe.plot() 给出了所有堆叠的变量：
我想要一个简单的方法（matplotlib 图构建的行不多）为数据框中的每个变量（列）创建一个新的方面，具有单独的 Y 轴，但共享 X 轴。
也许我在 ggplot2 中忽略了什么？
目标 - 像这样：
像这样？
df.plot(subplots=True, layout=(4,1))
它似乎生成了你想要的东西。
如果你想让标签在绘图之外，你可以在df.plot:
之后做一些处理
fig = plt.figure(figsize=(14,8))
ax = fig.add_subplot(111)
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(size=(20,4)))
df.plot(ax=ax, subplots=True, layout=(4,1)) # ax=ax points df.plot to fig
for each in fig.axes: # You can still modify these axes!
each.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
这会将绘图外的图例设置到右侧，与设置任何其他图例的过程相同。
是否有一种简单的方法可以使用共享的 X 轴在不同的行/图块上绘制所有列？我不想深入研究每个新图形的 matplotlib 子图；我正在寻找一些简单的东西，让我可以轻松地查看数据框中的所有数据。我觉得 Pandas 或 Seaborn 中缺少一个简单的标志或选项。
pandas 中的一个简单的 dataframe.plot() 给出了所有堆叠的变量：
我想要一个简单的方法（matplotlib 图构建的行不多）为数据框中的每个变量（列）创建一个新的方面，具有单独的 Y 轴，但共享 X 轴。
也许我在 ggplot2 中忽略了什么？
目标 - 像这样：
像这样？
df.plot(subplots=True, layout=(4,1))
它似乎生成了你想要的东西。
如果你想让标签在绘图之外，你可以在df.plot:
之后做一些处理fig = plt.figure(figsize=(14,8))
ax = fig.add_subplot(111)
df = pd.DataFrame(np.random.uniform(size=(20,4)))
df.plot(ax=ax, subplots=True, layout=(4,1)) # ax=ax points df.plot to fig
for each in fig.axes: # You can still modify these axes!
each.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1, 0.5))
这会将绘图外的图例设置到右侧，与设置任何其他图例的过程相同。