如何在一张图中绘制DataFrame多列数据？covid_df绘图异常问题

先排查数据有效性 #

首先确认new_deaths列是否有可绘制的有效数据：

# 查看统计信息，确认数值范围
print(covid_df[['new_cases', 'new_deaths']].describe())
# 检查缺失值数量
print(covid_df[['new_cases', 'new_deaths']].isnull().sum())

如果new_deaths全为NaN或0，曲线自然不会显示。

方案1：双Y轴适配量级差异 #

如果两列数值差距过大（比如新增病例是几万、新增死亡是几十），单Y轴会导致其中一条曲线被压缩到几乎看不见，用双Y轴解决：

import matplotlib.pyplot as plt

covid_df.set_index('date', inplace=True)
# 绘制第一个系列并获取轴对象
ax = covid_df['new_cases'].plot(color='#1f77b4', label='新增病例')
# 创建共享X轴的第二个Y轴
ax2 = ax.twinx()
covid_df['new_deaths'].plot(color='#ff7f0e', label='新增死亡', ax=ax2)

# 添加图例和标题
ax.legend(loc='upper left')
ax2.legend(loc='upper right')
plt.title('COVID-19 新增病例与死亡趋势')
plt.show()

方案2：显式指定同一轴（适用于量级接近的场景） #

显式创建轴对象并传递给plot方法，确保两个系列绘制在同一张图：

import matplotlib.pyplot as plt

covid_df.set_index('date', inplace=True)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 6))
covid_df['new_cases'].plot(ax=ax, label='新增病例')
covid_df['new_deaths'].plot(ax=ax, label='新增死亡')

# 添加图例与坐标轴标签
ax.legend()
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('数量')
plt.title('新增病例与死亡对比')
plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者weewoo