嘿，这个问题我太熟了！你遇到的情况几乎可以肯定是没用到Pandas绘图里的关键参数，或者没正确创建独立的绘图容器。我给你拆解两种最常用的解决方法：

方法1：用Pandas自带的subplots=True快速拆分 #

Pandas的plot()方法默认会把所有列的内容叠在同一个图表里，只要加上subplots=True参数，就能让每一列自动生成单独的子图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 模拟你的数据结构
df = pd.DataFrame({
    'temp': [22, 25, 23, 27],
    'humidity': [60, 55, 65, 50],
    'pressure': [1013, 1012, 1015, 1011]
})

# 核心就是这个subplots=True
df.plot(subplots=True, figsize=(8, 7))
plt.tight_layout()  # 自动调整子图间距，避免标题、标签重叠
plt.show()

方法2：手动创建Matplotlib子图，更灵活控制 #

如果需要自定义子图的布局（比如横向排列、调整每个图的样式），可以手动创建plt.subplots()对象，然后指定每一列画在哪个子图上：

# 创建3行1列的子图布局
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(8, 7))

# 逐列指定绘图的坐标轴
df['temp'].plot(ax=axes[0], title='Temperature', color='orange')
df['humidity'].plot(ax=axes[1], title='Humidity', color='blue')
df['pressure'].plot(ax=axes[2], title='Atmospheric Pressure', color='green')

plt.tight_layout()
plt.show()

为什么教程里能生成独立图表？ #

你提到的Pydata 2019教程23:40处，讲师应该就是用了subplots=True这个参数——这是Pandas绘图里快速拆分多列到独立图表的核心开关。如果没加这个参数，Pandas就会默认把所有列的线条/数据都绘制在同一个坐标轴上。

另外，也有可能讲师在每次绘图前用plt.figure()创建了新的画布，但这种方法不如subplots高效，尤其是列数多的时候。

如果还是有问题，可以检查下你的Pandas版本（建议0.20及以上，subplots参数在这个版本后就稳定支持了），或者把你的代码片段贴出来，我可以帮你再排查！

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