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在多索引中相互绘制两个pandas数据框列

,可以使用pandas的MultiIndex功能来实现。MultiIndex是pandas中的一种数据结构,可以在一个轴上拥有多个层级的索引。

首先,我们需要创建两个pandas数据框,并设置它们的索引为MultiIndex。假设我们有两个数据框df1和df2,它们都有两个层级的索引,分别为'index1'和'index2'。

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import pandas as pd

# 创建第一个数据框df1
data1 = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
index1 = ['a', 'b', 'c']
index2 = [1, 2, 3]
df1 = pd.DataFrame(data1, index=[index1, index2], columns=['A', 'B'])

# 创建第二个数据框df2
data2 = {'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}
index1 = ['a', 'b', 'c']
index2 = [1, 2, 3]
df2 = pd.DataFrame(data2, index=[index1, index2], columns=['C', 'D'])

接下来,我们可以使用.loc索引器来选择需要绘制的列,并使用plot函数绘制图形。

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# 绘制df1的'A'列和df2的'C'列
df1.loc[:, 'A'].plot()
df2.loc[:, 'C'].plot()

这样就可以在同一个图形中绘制出df1的'A'列和df2的'C'列。

关于MultiIndex的更多信息和用法,可以参考腾讯云的pandas文档:pandas.MultiIndex

注意:以上答案中提到的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址仅为示例,实际使用时请根据实际情况选择合适的产品和链接。

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