Python中 Pandas 的多重密度图

在数据分析和数据科学领域，密度图是一种十分常见的图形。它使用核密度估计方法来对样本数据的概率密度函数进行估计，并将结果用于可视化。多重密度图则是在同一个坐标系中，使用不同的颜色或图形来表示多个数据集的密度图，从而方便比较两个或多个数据集之间的差异或相似性。

在 Python 中，使用 Pandas 库可以方便地画出多重密度图。首先需要准备好数据集，然后通过 DataFrame.plot.kde() 方法就可以轻松地绘制出多重密度图。

接下来，让我们来看一个简单的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建三个随机数据集
np.random.seed(1234)
df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3), columns=['A', 'B', 'C'])
df2 = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3) + 1, columns=['A', 'B', 'C'])
df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 3) + 2, columns=['A', 'B', 'C'])

# 绘制多重密度图
fig, ax = plt.subplots()
df1.plot.kde(ax=ax)
df2.plot.kde(ax=ax)
df3.plot.kde(ax=ax)
plt.show()

代码说明：

1. 首先，我们导入所需的库：pandas、numpy和matplotlib.pyplot。
2. 接着，我们使用 np.random.randn() 函数创建了三个随机数据集 df1、df2 和 df3，分别对应均值为0、1、2。
3. 最后，我们通过 DataFrame.plot.kde() 方法，将三个数据集的密度图绘制到同一个图形中，使用不同的颜色来区分数据集。

运行上述代码，我们可以得到如下图所示的多重密度图：

可以看到，使用 Pandas 很容易就能画出多重密度图，这在数据分析和数据科学领域中非常有用。