在一个图中绘制来自多个 Pandas 数据框的数据

Question

我有兴趣使用来自几个不同 Pandas 数据框的数据绘制时间序列。我知道如何为单个时间序列绘制数据，我知道如何绘制子图，但是我如何设法从单个图中的多个不同数据框中进行绘制？我在下面有我的代码。基本上我正在做的是我正在扫描一个包含 json 文件的文件夹并将该 json 文件解析为一个熊猫，以便我可以绘图。当我运行此代码时，它仅从其中一只熊猫而不是创建的十只熊猫进行绘图。我知道创建了 10 个熊猫，因为我有一个打印语句来确保它们都是正确的。

import sys, re
import numpy as np
import smtplib
import matplotlib.pyplot as plt
from random import randint
import csv
import pylab as pl
import math
import pandas as pd
from pandas.tools.plotting import scatter_matrix
import argparse
import matplotlib.patches as mpatches
import os
import json



parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('-file', '--f', help = 'folder where JSON files are stored')
if len(sys.argv) == 1:
    parser.print_help()
    sys.exit(1)
args = parser.parse_args()


dat = {}
i = 0

direc = args.f
directory = os.fsencode(direc)

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)

for files in os.listdir(direc):
    filename = os.fsdecode(files)
    if filename.endswith(".json"):
        path = '/Users/Katie/Desktop/Work/' + args.f + "/" +filename
        with open(path, 'r') as data_file:
            data = json.load(data_file)
            for r in data["commits"]:
                dat[i] = (r["author_name"], r["num_deletions"], r["num_insertions"], r["num_lines_changed"],
                          r["num_files_changed"], r["author_date"])
                name = "df" + str(i).zfill(2)
                i = i + 1
                name = pd.DataFrame.from_dict(dat, orient='index').reset_index()
                name.columns = ["index", "author_name", "num_deletions",
                                          "num_insertions", "num_lines_changed",
                                          "num_files_changed",  "author_date"]
                del name['index']
                name['author_date'] = name['author_date'].astype(int)
                name['author_date'] =  pd.to_datetime(name['author_date'], unit='s')
                ax1.plot(name['author_date'], name['num_lines_changed'], '*',c=np.random.rand(3,))
                print(name)
                continue

    else:
        continue
plt.xticks(rotation='35')
plt.title('Number of Lines Changed vs. Author Date')
plt.show()

Answer 1

其实很简单。不要让熊猫迷惑你。在它下面，每一列都只是一个 numpy 数组。

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

df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 4)), columns=list('ABCD'))

fig1 = plt.figure()
ax1 = fig1.add_subplot(111)

ax1.plot(df1['A'])
ax1.plot(df2['B'])