如何用Pandas将NewCases与DailyVaccinations两个折线图合并为一张

解决方案 #

方法1：一次性选中多字段绘图（最简便）

pandas的DataFrame.plot.line()接口默认会将所有数值列自动绘制成同一画布下的独立折线，你只需要在筛选数据时把两个要展示的指标都选中即可：

df_merged.loc[df_merged['Country'] == 'The United Kingdom', 
              ['DateReported', 'NewCases', 'DailyVaccinations']]\
         .set_index('DateReported')\
         .plot.line(figsize=(10,6))

运行后会自动生成带图例的双折线图，不需要额外配置。

方法2：复用坐标轴对象（适合需要自定义每条线样式的场景）

如果你需要分别给两条折线设置颜色、标签、线型等属性，可以手动复用matplotlib坐标轴对象：

import matplotlib.pyplot as plt

# 绘制第一条线，拿到坐标轴对象ax
ax = df_merged.loc[df_merged['Country'] == 'The United Kingdom', 
                   ['DateReported', 'NewCases']]\
              .set_index('DateReported')\
              .plot.line(figsize=(10,6), color='red', label='新增确诊')

# 绘制第二条线时指定ax参数，即可在同一画布叠加
df_merged.loc[df_merged['Country'] == 'The United Kingdom', 
              ['DateReported', 'DailyVaccinations']]\
         .set_index('DateReported')\
         .plot.line(ax=ax, color='blue', label='每日疫苗接种量')

plt.show()

补充提示 #

如果两个字段数值差异过大，其中一条折线会被压缩得看不出趋势，可以给数值更大的字段设置secondary_y=True，生成双Y轴展示：

# 只需修改第二个绘图的参数即可
df_merged.loc[df_merged['Country'] == 'The United Kingdom', 
              ['DateReported', 'DailyVaccinations']]\
         .set_index('DateReported')\
         .plot.line(ax=ax, color='blue', label='每日疫苗接种量', secondary_y=True)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者lyubol