如何为两个同结构DataFrame的每列绘制含实际值与预测值的子图？

你可以通过循环遍历共享列，在同一个画布中分别绘制实际值和预测值的折线，具体代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 遍历每个共同列（两DataFrame结构一致，列名完全匹配）
for col_name in df_iter_actuals.columns:
    # 创建指定尺寸的画布
    plt.figure(figsize=(10, 8))
    # 绘制实际值折线，添加标记点和标签
    plt.plot(df_iter_actuals.index, df_iter_actuals[col_name], 
             label='实际值', marker='o', linestyle='-')
    # 绘制预测值折线，用不同标记区分
    plt.plot(df_iter_preds.index, df_iter_preds[col_name], 
             label='预测值', marker='s', linestyle='--')
    
    # 设置图表标题与坐标轴标签
    plt.title(f'{col_name} 实际值与预测值对比')
    plt.xlabel('月份')
    plt.ylabel('数值')
    
    # 添加图例，区分两组数据
    plt.legend()
    # 自动调整布局，防止标签被遮挡
    plt.tight_layout()
    # 展示当前图表
    plt.show()

关键说明： #

• 因为两个DataFrame结构完全一致，直接遍历其中一个的列名即可覆盖所有共享列
• 使用不同的标记点（marker='o'/marker='s'）和线型（实线/虚线），能更直观区分实际值和预测值
• 如果需要保存图表，可在plt.show()前添加plt.savefig(f'{col_name}_对比图.png', dpi=300)，按列名自动命名保存

内容的提问来源于stack exchange，提问作者hulio_entredas