使用Pandas在同一绘图中绘制不同DataFrame的不同列

可以通过以下步骤实现：

1. 导入必要的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. 创建多个DataFrame对象：

df1 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y1': [10, 20, 30, 40, 50]})
df2 = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y2': [5, 10, 15, 20, 25]})

1. 绘制图形：

plt.plot(df1['x'], df1['y1'], label='y1')
plt.plot(df2['x'], df2['y2'], label='y2')
plt.xlabel('x')
plt.ylabel('y')
plt.title('Comparison of y1 and y2')
plt.legend()
plt.show()

在这个例子中，我们创建了两个DataFrame对象df1和df2，分别包含了x和y1列以及x和y2列的数据。然后，我们使用plt.plot()函数分别绘制了df1和df2的数据列。通过设置label参数，我们可以为每个数据列指定一个标签。接下来，我们设置x轴和y轴的标签，以及图形的标题。最后，使用plt.legend()函数显示图例，并使用plt.show()函数显示图形。

这样，我们就可以在同一绘图中绘制不同DataFrame的不同列了。

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