在子图中绘制不同的 dataframe 数据

Question

我正在尝试在两个子图中的两个数据框中的 plot 数据。 我指的是这个链接

import pandas as pd
import numpy as np
from pprint import pprint
from matplotlib import pyplot as plt


df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))


plt.figure()
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=2)

df1.plot(ax=axes[0, 0], style='o-')
axes[0, 0].set_xlabel('x')
axes[0, 0].set_ylabel('y')
axes[0, 0].set_title('ttl')

df2.plot(ax=axes[0, 1], style='o-')
axes[0, 1].set_xlabel('x')
axes[0, 1].set_ylabel('y')
axes[0, 1].set_title('ttl')

但是，我收到以下错误

df1.plot(ax=axes[0, 0], style='o-')
IndexError: too many indices for array

有关如何解决此问题的任何建议都将非常有帮助。 编辑：下面提供的答案适用于 2 列的 1 行

我面临 2 行和 2 列的错误

import pandas as pd
import numpy as np
from pprint import pprint
from matplotlib import pyplot as plt


df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))
df4 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 10))

pprint(df1)

plt.figure()
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

df1.plot(ax=axes[0], style='o-')
axes[0].set_xlabel('x')
axes[0].set_ylabel('y')
axes[0].set_title('ttl')

df2.plot(ax=axes[1], style='o-')
axes[1].set_xlabel('x')
axes[1].set_ylabel('y')
axes[1].set_title('ttl')


df3.plot(ax=axes[2], style='o-')
axes[2].set_xlabel('x')
axes[2].set_ylabel('y')
axes[2].set_title('ttl')

df4.plot(ax=axes[3], style='o-')
axes[3].set_xlabel('x')
axes[3].set_ylabel('y')
axes[3].set_title('ttl')

plt.show()

错误：

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_figure'

有什么建议么？

Answer 1

轴是一维的，你必须这样做：

df1.plot(ax=axes[0], style='o-')
df2.plot(ax=axes[1], style='o-')

我建议阅读这个，看看挤压参数，你就会明白这是怎么回事。