在不合并DataFrames的情况下，将来自多个DataFrames的数据合并到单个图中

，可以通过使用数据可视化工具来实现。以下是一种可能的解决方案：

1. 首先，确保你已经导入了所需的库，如pandas和matplotlib。
2. 创建多个DataFrames，每个DataFrame包含你想要合并的数据。
3. 使用matplotlib创建一个图形对象，可以使用plt.subplots()函数来创建一个包含多个子图的图形对象。
4. 使用子图对象的plot()函数来绘制每个DataFrame的数据。你可以使用不同的颜色或线条样式来区分不同的数据集。
5. 可以使用子图对象的其他函数来设置图形的标题、坐标轴标签、图例等。
6. 最后，使用plt.show()函数显示图形。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建多个DataFrames
df1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [4, 5, 6]})
df2 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3], 'y': [7, 8, 9]})

# 创建图形对象
fig, ax = plt.subplots()

# 绘制每个DataFrame的数据
ax.plot(df1['x'], df1['y'], label='Data 1')
ax.plot(df2['x'], df2['y'], label='Data 2')

# 设置图形的标题、坐标轴标签、图例等
ax.set_title('Multiple DataFrames Plot')
ax.set_xlabel('X')
ax.set_ylabel('Y')
ax.legend()

# 显示图形
plt.show()

这个示例代码将创建一个包含两个子图的图形对象，每个子图分别绘制了两个不同的DataFrame的数据。你可以根据需要修改代码来适应你的数据和需求。

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