如何使用Python和matplotlib在子图中绘制多条线并绑定多列dataframe

pandas内置的plot方法支持指定目标axes对象，你不需要修改原方案的子图创建逻辑，直接把多列DataFrame绘制到对应子图的ax上即可，步骤如下：

1. 先按照原方案的结构创建共享x轴的子图对象，同时提前整理好对应子图的数据集：

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

# 示例数据集结构，索引为日期格式，列对应每个要绘制的线条
# 顶部子图数据集：包含IBM股价、30日移动平均线两列
top_df = pd.DataFrame({
    "IBM股价": ibm_close_series,
    "30日移动平均线": ma_30_series
}, index=date_index)
# 底部子图数据集：包含30日方差、180日方差两列
bottom_df = pd.DataFrame({
    "30日方差": vol_30_series,
    "180日方差": vol_180_series
}, index=date_index)

# 创建共享x轴的双行子图，和原方案结构完全一致
fig, (ax0, ax1) = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=True, figsize=(10,7))

2. 调用对应DataFrame的plot方法，通过ax参数指定要绘制到的子图对象，pandas会自动把所有列绘制成独立线条，索引作为x轴：

# 顶部子图绘制两条线
top_df.plot(ax=ax0)
# 底部子图绘制两条线
bottom_df.plot(ax=ax1)

3. 如果需要和原方案一样拿到单个线条对象做样式调整，直接从ax.lines属性按列顺序取即可：

# 顺序和DataFrame的列顺序一一对应
line_price, line_ma30 = ax0.lines
line_vol30, line_vol180 = ax1.lines

# 可直接调整线条属性，和原方案的操作逻辑完全兼容
line_price.set_color("darkblue")
line_ma30.set_color("orange")

• 你也可以直接在plot方法中统一设置线条样式，比如top_df.plot(ax=ax0, color=["darkblue", "orange"], linewidth=2)，无需后续单独调整
• 原方案的共享x轴逻辑完全不受影响，pandas会自动对齐两个DataFrame的日期索引，x轴仅在底部显示

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user6090578