在同一图中绘制具有不同 x 数据点的两条曲线（Python，Pandas）答案

【问题标题】：Plotting two curves with different x-datapoints in the same figure (Python, Pandas)在同一图中绘制具有不同 x 数据点的两条曲线（Python，Pandas）
【发布时间】：2017-12-04 10:29:21
【问题描述】：

我想在同一个图中显示两条具有不同 x 数据点的曲线：

import pandas as pd

df1 = pd.DataFrame()
df1['Date']= ['2014-12-31', '2015-12-31', '2016-12-31', '2017-12-31']
df1['Value'] = [22, 44, 11, 55]
df2 = pd.DataFrame()
df2['Date']= ['2015-03-31', '2015-07-31', '2015-8-31', '2015-12-31']
df2['Value'] = [34, 39, 31, 27]

ax1 = df1.plot(x='Date', marker='o')
df2.plot(ax=ax1, marker='o')

在上面的代码中，第二条曲线（df2-data）使用 df1-data 的 x 数据点，而不是它自己的。

我可以通过操作数据使其工作（例如，相应地在 df1 和 df2 中添加缺失的日期和 NaN），但我想知道是否有类似简单设置的东西直接在 df.plot()-功能。

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

注意：我确实使用 df['Date'] = 将这些日期转换为日期时间 pd.to_datetime(df.Date)

一种方法是使用pd.concat，然后使用pandas plot：

pd.concat([df1,df2], keys=['df1','df2'])\
  .set_index('Date', append=True)\
  .unstack(0)['Value']\
  .reset_index(0, drop=True)\
  .fillna(0).plot(marker='o')

更像是散点图：

pd.concat([df1,df2], keys=['df1','df2'])\
   .set_index('Date', append=True)\
   .unstack(0)['Value']\
   .reset_index(0, drop=True)\
   .plot(marker='o',linestyle='none')

【讨论】：