在一个图中绘制多个pandas数据帧

可以通过使用Matplotlib库来实现。Matplotlib是一个常用的数据可视化库，可以用于绘制各种类型的图表，包括多个数据帧的图表。

以下是实现这个需求的步骤：

导入所需的库和模块：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

创建多个pandas数据帧：

# 创建数据帧1
df1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]})

# 创建数据帧2
df2 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [1, 3, 5, 7, 9]})

创建图表并绘制数据帧：

# 创建图表对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制数据帧1
ax.plot(df1['x'], df1['y'], label='DataFrame 1')

# 绘制数据帧2
ax.plot(df2['x'], df2['y'], label='DataFrame 2')

# 添加图例
ax.legend()

# 显示图表
plt.show()

在上述代码中，我们首先创建了两个pandas数据帧df1和df2。然后，我们使用Matplotlib的plot函数在同一个图表中绘制了这两个数据帧的数据。每个数据帧的x列作为横坐标，y列作为纵坐标。我们还使用label参数为每个数据帧添加了标签，以便在图例中显示。最后，我们使用legend函数添加了图例，并使用show函数显示了图表。

这样，我们就可以在一个图中绘制多个pandas数据帧了。

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