从多类pandas数据帧绘制CDF

CDF（Cumulative Distribution Function）是累积分布函数的缩写，用于描述随机变量的概率分布。它表示随机变量取值小于或等于某个给定值的概率。

在绘制多类pandas数据帧的CDF时，可以按照以下步骤进行：

1. 导入必要的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. 创建多类pandas数据帧：

# 创建数据帧1
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5]})
# 创建数据帧2
df2 = pd.DataFrame({'B': [6, 7, 8, 9, 10]})
# 创建数据帧3
df3 = pd.DataFrame({'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

1. 合并数据帧：

# 合并数据帧
merged_df = pd.concat([df1, df2, df3], axis=1)

1. 绘制CDF图：

# 绘制CDF图
merged_df.plot(kind='hist', cumulative=True, density=True, bins=100, legend=True)
plt.xlabel('Value')
plt.ylabel('CDF')
plt.title('CDF of Multiple DataFrames')
plt.show()

在上述代码中，我们使用pd.concat()函数将多个数据帧合并为一个数据帧。然后，使用plot()函数绘制累积分布函数图，其中kind='hist'表示绘制直方图，cumulative=True表示绘制累积分布函数，density=True表示绘制概率密度函数，bins=100表示设置直方图的柱子数量，legend=True表示显示图例。最后，使用plt.xlabel()、plt.ylabel()和plt.title()函数设置图表的横轴、纵轴和标题。最后，使用plt.show()函数显示图表。

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