从具有不同y轴的pandas数据框中绘制条形图和线条

可以通过使用matplotlib库来实现。下面是一个完善且全面的答案：

在绘制具有不同y轴的条形图和线条之前，我们需要先导入必要的库和数据。假设我们有两个数据框df1和df2，它们具有不同的y轴数据。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例数据框df1和df2
df1 = pd.DataFrame({'x': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'y1': [10, 15, 7, 12]})
df2 = pd.DataFrame({'x': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'y2': [20, 25, 18, 22]})

接下来，我们可以使用matplotlib的子图功能创建一个包含两个y轴的图形，并在其中绘制条形图和线条。

# 创建子图
fig, ax1 = plt.subplots()

# 绘制df1的条形图
ax1.bar(df1['x'], df1['y1'], color='blue')
ax1.set_xlabel('x')
ax1.set_ylabel('y1', color='blue')
ax1.tick_params('y', colors='blue')

# 创建第二个y轴
ax2 = ax1.twinx()

# 绘制df2的线条
ax2.plot(df2['x'], df2['y2'], color='red')
ax2.set_ylabel('y2', color='red')
ax2.tick_params('y', colors='red')

# 添加图例
ax1.legend(['y1'], loc='upper left')
ax2.legend(['y2'], loc='upper right')

# 显示图形
plt.show()

上述代码中，我们首先创建了一个包含两个y轴的子图，其中ax1代表左侧的y轴，ax2代表右侧的y轴。然后，我们使用ax1.bar函数绘制了df1的条形图，并使用ax2.plot函数绘制了df2的线条。通过设置不同的颜色和标签，我们可以区分两个y轴的数据。最后，我们添加了图例并显示图形。

这是一个绘制具有不同y轴的条形图和线条的示例。根据具体的需求，你可以根据这个示例进行修改和扩展。如果你想了解更多关于matplotlib的用法，可以参考matplotlib官方文档。

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