Python 绘制不同小时时间序列的子地块：绘制每个小时子地块的日平均值

我有一个数据框架，每小时测量一年6个不同的气象变量。我尝试创建子地块，显示同一子地块中每个气象数据的小时和日平均值。然而，我没有接近

通过这个，我得到了每个变量的子批次：

sns.set(style = "white", palette = "Dark2")
yaxis_titles = ['Global Irradiance $(W/m^2)$', 'Precipitation (-)', 'Relative Humidity (%)', 'Ambient temperature (°C)', 'Wind speed (m/s)', 'Wind speed direction (°)']
axes = meteo.plot( figsize=(12, 20), subplots=True, sharex = True, title = yaxis_titles)

我曾经尝试过这样做，这会让我对我想要的东西进行排序，但是由于我正在为每个循环创建一个绘图，所以我不确定如何使它们共享x轴，这样就不会导致冗长

fig, ax = plt.subplots(1, len(meteo.columns), sharex=True, tight_layout=True)

for i in range(len(meteo.columns)):
    s = 611+i 
    ax = plt.subplot(s) # s= nrows, ncols, index
    meteo[meteo.columns[i]].plot(title = yaxis_titles[i], label = "Hourly")
    meteo[meteo.columns[i]].resample("D").mean().plot(title = yaxis_titles[i], ax= ax, label = "Daily average")

谁能给我指一下正确的方向吗？谢谢大家!

编辑：

我已经找到了一种方法，但它还不是完美的，因为传说中的说法是不正确的。事实上，我更愿意根本不显示它们，或者只是能够指出“黑色”--“线是日平均值

import matplotlib.lines as mlines

yaxis_titles = ['Global Irradiance $(W/m^2)$', 'Precipitation (-)', 'Relative Humidity (%)', 'Ambient temperature (°C)', 'Wind speed (m/s)', 'Wind speed direction (°)']

meteo_mean = meteocorrect.resample("D").mean()

hourly = meteo.plot(figsize=(12, 20), subplots=True, sharex = True, title = yaxis_titles, label = None)
daily = meteo_mean.plot(subplots = True, ax = hourly, color='black', style = "--", label = None);
black_line = mlines.Line2D([], [], color='black',
                          markersize=15, label='Daily Average')
plt.legend(handles=[black_line]);

它给出了如下内容：

---

问题是“黑线”并没有使它变成虚线，即使我在子图中设置了legend=None，它们仍然会出现。

我想你已经接近了。我能看到的主要问题是，您没有直接使用在循环之前创建的Axis对象

我将直接循环这些列和数据帧列，并始终将Axis对象传递给数据帧的

plot

方法

fig，axes=plt.子图（len（meteo.columns），1，sharex=True，tight_layout=True）
对于ax、col、zip中的标题（axs.flat、meteo.columns、yaxis_title）：
meteo.loc[：，col].绘图（title=title，label=“Hourly”，ax=ax）
meteo.loc[：，col]。重新采样（“D”）.mean（）.plot（title=titles，ax=ax，label=“每日平均值”）

YEEEEIH，非常感谢！我挣扎了很多！！