複数のパンダデータフレームを1つのグラフにプロットする

Question

独自のオリジナルデータフレームのアウトライアを排除する6種類のデータフレームを作成しました。今、私は、同じグラフ上で異常値を除去するすべてのデータフレームをプロットしようとしています。

これは、各データフレームに異常値を排除し、私のコードです：私はコメントnewdf.plot()を削除した場合、私は別にグラフのすべてをプロットすることができるようになります

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') 

が、私は1つのグラフ上にすべてをしたいです。

はい、私はすでにhttp://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html を読んでいますが、そのリンクには1つのグラフに複数のプロットの例がありません。

これも読んでいます：http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/visualization.html本当に素晴らしい情報がありますが、1つのグラフに複数のプロットがある例では同じデータフレームが使用されています。私は6つの別々のデータフレームを持っています。 私の問題の1つの解決策は、すべてのデータフレームを同じExcelファイルに書き込んでからExcelからプロットすることだと思っていましたが、それは過剰であると思われ、このデータをExcelファイルに保存する必要はありません。

私の質問はこれです： 複数のパンダのデータフレームを同じグラフにプロットするにはどうすればよいですか？グラフは、多かれ少なかれあなたがpandas.dataframe.plotでaxパラメータを使用する必要が

Answer 1

何か不足していますか？ 通常、複数のデータフレームでこれを行います。

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

ようになるはずです何スコットのアドバイス

を次後

マイグラフ。その上のハンドルをつかむために最初df.plot上

使用すると、軸：

ax = newdf.plot() 

その後のプロット上の斧パラメータを使用します。

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