为pandas中具有不同列的子图创建唯一图例

在pandas中，要为具有不同列的子图创建唯一图例，可以使用matplotlib库来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用matplotlib库来创建子图和图例。要为具有不同列的子图创建唯一图例，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库和模块：import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt
2. 创建一个包含不同列的DataFrame：data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10], 'C': [3, 6, 9, 12, 15]} df = pd.DataFrame(data)
3. 创建子图并绘制数据：fig, ax = plt.subplots() for column in df.columns: ax.plot(df[column], label=column)
4. 创建唯一图例：handles, labels = ax.get_legend_handles_labels() ax.legend(handles, labels)

在上述代码中，我们首先导入了pandas和matplotlib.pyplot库。然后，我们创建了一个包含不同列的DataFrame。接下来，我们使用subplots()函数创建一个包含子图的图形对象，并将其存储在fig和ax变量中。然后，我们使用for循环遍历DataFrame的每一列，并使用plot()函数绘制每一列的数据，并为每个列指定一个标签。最后，我们使用get_legend_handles_labels()函数获取图例的句柄和标签，并使用legend()函数创建唯一的图例。

这样，我们就成功地为具有不同列的子图创建了唯一的图例。

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