在一個圖中繪製多個熊貓數據框

Question

我創建了6個不同的數據框，可消除其原始數據框的異常值。現在，我試圖繪製所有消除同一圖表上異常值的數據框。

這是我的代碼，消除了在每個數據幀中的異常值：

import pandas as pd 
import numpy as np 
import matplotlib.pyplot as plt 
plt.style.use("ggplot") 

#---Original DataFrame 
x = (g[0].time[:27236]) 
y = (g[0].data.f[:27236]) 
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y}) 

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph 
newdf = df.copy() 
newdf = df[~df.groupby('Data').transform(lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values] 
#newdf.plot('Time', 'Data') 

#---Original DataFrame 
x = (q[0].time[:47374]) 
y = (q[0].data.f[:47374]) 
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y}) 

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph 
newdf = df.copy() 
newdf2 = df[~df.groupby('Data').transform(lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values] 
#newdf2.plot('Time', 'Data') 

#---Original DataFrame 
x = (w[0].time[:25504]) 
y = (w[0].data.f[:25504]) 
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y}) 

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph 
newdf = df.copy() 
newdf3 = df[~df.groupby('Data').transform(lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values] 
#newdf3.plot('Time', 'Data') 

#---Original DataFrame 
x = (e[0].time[:47172]) 
y = (e[0].data.f[:47172]) 
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y}) 

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph 
newdf = df.copy() 
newdf4 = df[~df.groupby('Data').transform(lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values] 
#newdf4.plot('Time', 'Data') 

#---Original DataFrame 
x = (r[0].time[:21317]) 
y = (r[0].data.f[:21317]) 
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y}) 

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph 
newdf = df.copy() 
newdf5 = df[~df.groupby('Data').transform(lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values] 
#newdf5.plot('Time', 'Data') 

#---Original DataFrame 
x = (t[0].time[:47211]) 
y = (t[0].data.f[:47211]) 
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y}) 

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph 
newdf = df.copy() 
newdf6 = df[~df.groupby('Data').transform(lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values] 
#newdf6.plot('Time', 'Data') 

如果我刪除評論newdf.plot()我就能單獨繪製所有圖形，但我想他們都在一個圖。

是的，我已經閱讀了http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html 但該鏈接沒有任何示例與一個圖表中的多個圖表。

我也讀過這個：http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/visualization.html它有一些非常好的信息，但在一個圖中有多個圖的例子使用相同的數據框。我有6個獨立的數據框。 我想到了一個解決方案，我的問題是將所有的數據框寫入同一個Excel文件，然後從Excel中繪製它們，但這似乎過分，我不需要將這些數據保存到Excel文件中。

我的問題是這樣的： 如何在同一個圖中繪製多個熊貓數據框。下面斯科特的意見後

My圖表

什麼圖形應更或類似

Answer 1

我錯過了什麼嗎？ 正常情況下，我只是這樣做的多個數據框：

fig = plt.figure() 

for frame in [newdf, newdf2, newdf3, newdf4, newdf5]: 
    plt.plot(frame['Time'], frame['Data']) 

plt.xlim(0,18000) 
plt.ylim(0,30) 
plt.show() 

Answer 2

您需要使用ax參數pandas.dataframe.plot看少。第一df.plot

用搶手柄上軸：

ax = newdf.plot() 

然後在隨後的地塊使用斧頭參數。

newdf2.plot(ax=ax) 
... 
newdf5.plot(ax=ax)