複数のパンダデータフレームのデータを1つのプロットにプロットする

Question

私はいくつかの異なるパンダデータフレームのデータを使って時系列をプロットすることに興味があります。私は単一の時系列のデータをプロットする方法を知っており、サブプロットの実行方法はわかっていますが、1つのプロットで複数の異なるデータフレームからプロットする方法はありますか？私は以下のコードを持っています。基本的に私がやっているのは、jsonファイルのフォルダをスキャンし、そのjsonファイルをpandaに解析してプロットできるようにすることです。このコードを実行すると、作成された10個のパンダではなく、1個のパンダからプロットされます。私は10枚のパンダが作成されていることを知っています。なぜなら、それらがすべて正しいことを確認するためのプリントステートメントがあるからです。

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

実際にはまっすぐです。パンダがあなたを混乱させてはいけません。その下にはすべての列が単調な配列です。

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']) 

Answer 2

pd.DataFrame.plot方法は、このために、引数斧があります

fig = plt.figure() 
ax = plt.subplot(111) 
df1['Col1'].plot(ax=ax) 
df2['Col2'].plot(ax=ax) 

Answer 3

あなたはパンダのプロットを使用している場合は、datafame.plotからの復帰が軸です、その軸に等しい次のdataframe.plotを割り当てることができます。

df1 = pd.DataFrame({'Frame 1':pd.np.arange(5)*2},index=pd.np.arange(5)) 

df2 = pd.DataFrame({'Frame 2':pd.np.arange(5)*.5},index=pd.np.arange(5)) 

ax = df1.plot(label='df1') 
df2.plot(ax=ax) 

出力：

またはあなたのデータフレームが同じインデックスを持っている場合、あなたはpd.concatを使用することができます。

pd.concat([df1,df2],axis=1).plot()