Pandas 水平排列两个图

作为练习，我用matplotlib复制了《经济学人》中的一个情节

到目前为止，我可以生成一个随机数据并独立生成两个图。我现在正努力把它们水平地放在一起

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

df1 = pd.DataFrame({"broadcast": np.random.randint(110, 150,size=8), 
                   "cable": np.random.randint(100, 250, size=8),
                   "streaming" : np.random.randint(10, 50, size=8)}, 
                   index=pd.Series(np.arange(2009,2017),name='year'))
df1.plot.bar(stacked=True)

df2 = pd.DataFrame({'usage': np.sort(np.random.randint(1,50,size=7)), 
                    'avg_hour': np.sort(np.random.randint(0,3, size=7) + np.random.ranf(size=7))},
                      index=pd.Series(np.arange(2009,2016),name='year'))

plt.figure()
fig, ax1 = plt.subplots()
ax1.plot(df2['avg_hour'])

ax2 = ax1.twinx()
ax2.bar(left=range(2009,2016),height=df2['usage'])

plt.show()

---

你应该尝试使用子图。首先，通过

plt.figure（）

创建一个地物。然后添加一个子图（121），其中1是行数，2是列数，最后1是第一个图。然后绘制第一个数据帧，请注意，应使用创建的轴ax1。然后添加第二个子批（122），并对第二个数据帧重复。我将轴

ax2

更改为

ax3

，因为现在一个图形上有三个轴。下面的代码生成了我相信您正在寻找的。然后可以分别处理每个情节的美学效果

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

fig = plt.figure()
df1 = pd.DataFrame({"broadcast": np.random.randint(110, 150,size=8), 
                   "cable": np.random.randint(100, 250, size=8),
                   "streaming" : np.random.randint(10, 50, size=8)}, 
                   index=pd.Series(np.arange(2009,2017),name='year'))
ax1 = fig.add_subplot(121)
df1.plot.bar(stacked=True,ax=ax1)

df2 = pd.DataFrame({'usage': np.sort(np.random.randint(1,50,size=7)), 
                    'avg_hour': np.sort(np.random.randint(0,3, size=7) + np.random.ranf(size=7))},
                      index=pd.Series(np.arange(2009,2016),name='year'))

ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.plot(df2['avg_hour'])

ax3 = ax2.twinx()
ax3.bar(left=range(2009,2016),height=df2['usage'])

plt.show()

---

您应该尝试使用子批。首先，通过

plt.figure（）

创建一个地物。然后添加一个子图（121），其中1是行数，2是列数，最后1是第一个图。然后绘制第一个数据帧，请注意，应使用创建的轴ax1。然后添加第二个子批（122），并对第二个数据帧重复。我将轴

ax2

更改为

ax3

，因为现在一个图形上有三个轴。下面的代码生成了我相信您正在寻找的。然后可以分别处理每个情节的美学效果

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

fig = plt.figure()
df1 = pd.DataFrame({"broadcast": np.random.randint(110, 150,size=8), 
                   "cable": np.random.randint(100, 250, size=8),
                   "streaming" : np.random.randint(10, 50, size=8)}, 
                   index=pd.Series(np.arange(2009,2017),name='year'))
ax1 = fig.add_subplot(121)
df1.plot.bar(stacked=True,ax=ax1)

df2 = pd.DataFrame({'usage': np.sort(np.random.randint(1,50,size=7)), 
                    'avg_hour': np.sort(np.random.randint(0,3, size=7) + np.random.ranf(size=7))},
                      index=pd.Series(np.arange(2009,2016),name='year'))

ax2 = fig.add_subplot(122)
ax2.plot(df2['avg_hour'])

ax3 = ax2.twinx()
ax3.bar(left=range(2009,2016),height=df2['usage'])

plt.show()

---

对此的更新应为

ax3.bar（范围（20092016），高度=df2['usage']）

对此的更新应为

ax3.bar（范围（20092016），高度=df2['usage']）