Jupyter Notebook中循环拆分DataFrame绘图时重置画布的方法

问题根源 #

你的代码存在两个核心问题：

• 切片逻辑错误：原代码data.iloc[i:i*(len(data) // 10)]无法正确分割出10行的子集，导致每次获取的数据范围不符合预期
• 绘图未重置：Matplotlib默认在当前活跃的绘图轴上继续绘制，没有创建新画布或清除旧绘图，导致后续图表叠加之前的曲线

修正方案 #

以下是修复后的代码，同时解决切片错误和绘图重叠问题：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.DataFrame(np.random.rand(120, 10))

# 按每10行分割数据，循环12次
for i in range(len(data) // 10):
    # 正确切片：获取第i*10到(i+1)*10行的连续数据
    split_data = data.iloc[i*10 : (i+1)*10]
    # 创建新的独立画布，避免与之前的绘图叠加
    plt.figure(figsize=(15,5))
    # 遍历子集的每行绘制曲线，用下划线避免覆盖外层循环变量i
    for _, row in split_data.iterrows():
        row.plot()
    plt.show()

关键说明 #

• 使用plt.figure()在每次循环中创建新画布，确保每张图完全独立，不会出现曲线叠加
• 修正切片表达式为i*10 : (i+1)*10，保证每次准确获取10行数据，对应10条曲线
• 内层循环变量改用_，避免与外层循环的i冲突，防止变量覆盖导致的逻辑错误

内容的提问来源于stack exchange，提问作者jim jarnac