如何在一个图中绘制两个独立DataFrames的列(表示每列的子图)

在绘制两个独立DataFrames的列时，可以使用Matplotlib库来实现。Matplotlib是一个常用的Python绘图库，可以用于创建各种类型的图表，包括子图。

下面是一个示例代码，演示如何在一个图中绘制两个独立DataFrames的列：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建两个示例DataFrame
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [2, 4, 6, 8, 10]})
df2 = pd.DataFrame({'C': [3, 6, 9, 12, 15], 'D': [4, 8, 12, 16, 20]})

# 创建一个包含两个子图的图表
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2)

# 在第一个子图中绘制df1的列
ax1.plot(df1['A'], label='A')
ax1.plot(df1['B'], label='B')
ax1.set_title('DataFrame 1')
ax1.legend()

# 在第二个子图中绘制df2的列
ax2.plot(df2['C'], label='C')
ax2.plot(df2['D'], label='D')
ax2.set_title('DataFrame 2')
ax2.legend()

# 显示图表
plt.show()

在这个示例中，我们首先创建了两个示例DataFrame（df1和df2），每个DataFrame包含两列数据。然后，我们使用Matplotlib的subplots()函数创建了一个包含两个子图的图表。接下来，我们在每个子图中使用plot()函数绘制了相应DataFrame的列，并使用set_title()函数设置了子图的标题。最后，使用legend()函数添加了图例，并使用show()函数显示了整个图表。

这样，我们就可以在一个图中绘制两个独立DataFrames的列，每个DataFrame的列对应一个子图，方便进行比较和分析。

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