如何使用pandas将5组温度时间序列数据绘制到同一张图中

首先把5个时间序列对象合并为同一个pandas DataFrame，统一时间索引，每列对应一组温度数据，列名直接设为你需要的标签，调用内置plot方法即可一键出图。

示例代码 #

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设你的5组时间序列是pandas Series类型，索引为时间格式，分别命名为ts1~ts5
# 合并为DataFrame，字典的key就是对应数据的图例标签
df = pd.DataFrame({
    "测点A": ts1,
    "测点B": ts2,
    "测点C": ts3,
    "测点D": ts4,
    "测点E": ts5
})

# 直接绘图，默认所有列都会绘制在同一张图，自动分配不同颜色、生成图例
df.plot(
    xlabel="时间",
    ylabel="温度（摄氏度）",
    title="24小时多测点温度对比"
)

# 显示图像
plt.show()

特殊场景处理 #

如果你的原始数据不是pandas Series，是普通数值列表，只需要先给DataFrame设置统一的时间索引即可：

# 生成24小时的时间序列索引，freq可按需调整，1H为每小时1个点，15T为每15分钟1个点
time_idx = pd.date_range(start="2024-01-01 00:00:00", periods=24, freq="1H")
df.index = time_idx

可选自定义配置 #

• 自定义线条样式：传入style参数，比如style=["-", "--", "-.", ":", "-."]对应5条线的不同样式
• 自定义线条颜色：传入color参数，比如color=["red", "blue", "green", "orange", "purple"]
• 保存图片：在plt.show()前调用plt.savefig("temp_compare.png", dpi=300)即可导出本地文件

内容的提问来源于stack exchange，提问作者goldenfish