Question

我有2个for循环，在其中生成数据帧，并且需要将它们绘制在子图中。这是我的代码：

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

count=1
nrows = 2
ncols = 3

for i in range(ncols):
    for j in range(nrows):
        data1 = {'Col1':['(-2.0, 1.0]', '(1.0, 4.0]', '(4.0, 6.0]', '(6.0, 9.0]', '(9.0, 11.0]', '(11.0, 14.0]', '(14.0, 16.0]', '(16.0, 19.0]', '(19.0, 21.0]', '(21.0, 24.0]'],
                'Col2':list(np.random.randn(10))}
        data2 = {'Col1':['(-2.0, 1.0]', '(1.0, 4.0]', '(4.0, 6.0]', '(6.0, 9.0]', '(9.0, 11.0]', '(11.0, 14.0]', '(14.0, 16.0]', '(16.0, 19.0]', '(19.0, 21.0]', '(21.0, 24.0]'],
                'Col2':list(np.random.randn(10))}
        data3 = {'Col1':['(-2.0, 1.0]', '(1.0, 4.0]', '(4.0, 6.0]', '(6.0, 9.0]', '(9.0, 11.0]', '(11.0, 14.0]', '(14.0, 16.0]', '(16.0, 19.0]', '(19.0, 21.0]', '(21.0, 24.0]'],
                'Col2':list(np.random.randn(10))}

        df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['Col1', 'Col2'])
        df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['Col1', 'Col2'])
        df3 = pd.DataFrame(data3, columns=['Col1', 'Col2'])




        plt.subplot(ncols, nrows, count)

        # plot df1, df2 & df3 on the same same subplot with 3 different colors    
        ax = df1.plot(x='Col1',y='Col2')
        df2.plot(x='Col1',y='Col2',ax=ax)
        df3.plot(x='Col1',y='Col2',ax=ax)

        count +=1

这是我得到的输出：

它绘制了6个不同的空白子图，但是没有像我想要的那样在3列和2行中绘制，然后将每个图下面的每个图绘制在一起。因此，我们只能看到6个空白子图下方的最后一个图。

如何在6个不同的子图上（2行和3列）绘制6个不同的图？

编辑：我可以使用plt.plot()而不是df.plot用所需的方式进行绘制，如以下代码所示：

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

count=1
nrows = 2
ncols = 3

fig = plt.figure(figsize=(20,8))

for i in range(ncols):
    for j in range(nrows):
        data1 = {'Col1':['(-2.0, 1.0]', '(1.0, 4.0]', '(4.0, 6.0]', '(6.0, 9.0]', '(9.0, 11.0]', '(11.0, 14.0]', '(14.0, 16.0]', '(16.0, 19.0]', '(19.0, 21.0]', '(21.0, 24.0]'],
                'Col2':list(np.random.randn(10))}
        data2 = {'Col1':['(-2.0, 1.0]', '(1.0, 4.0]', '(4.0, 6.0]', '(6.0, 9.0]', '(9.0, 11.0]', '(11.0, 14.0]', '(14.0, 16.0]', '(16.0, 19.0]', '(19.0, 21.0]', '(21.0, 24.0]'],
                'Col2':list(np.random.randn(10))}
        data3 = {'Col1':['(-2.0, 1.0]', '(1.0, 4.0]', '(4.0, 6.0]', '(6.0, 9.0]', '(9.0, 11.0]', '(11.0, 14.0]', '(14.0, 16.0]', '(16.0, 19.0]', '(19.0, 21.0]', '(21.0, 24.0]'],
                'Col2':list(np.random.randn(10))}

        df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['Col1', 'Col2'])
        df2 = pd.DataFrame(data2, columns=['Col1', 'Col2'])
        df3 = pd.DataFrame(data3, columns=['Col1', 'Col2'])




        plt.subplot(nrows,ncols,count)

        plt.plot([str(i) for i in df1.Col1], df1.Col2, 'o-')
        plt.plot([str(i) for i in df2.Col1], df2.Col2, 'd-')
        plt.plot([str(i) for i in df3.Col1], df3.Col2, 's-')

        plt.xticks(rotation=45)

        fig.subplots_adjust(hspace=0.5)

        count +=1

但是，如果您仔细查看x轴，则这些值将不正确。意思是，x轴表示某物的档位或范围，而最后3个档位应按递增顺序位于图中的档位2和3之间。实际上，如果将它们打印出来，则它们在df1，df2和df3中的顺序正确。但是以某种方式在绘制时会改变顺序。那么，我该如何解决？

编辑2：我在问题中输入的数据只是一个可以想到的例子。在我的真实数据集中，数据帧的Col1值并不完全相同。因此，子图的每一行的x轴值都不同。看起来像这样：

因此，在代码中，直到定义了3个数据帧的部分都必须保持不变。

如何将数据框迭代绘制为子图？

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