在pandas中创建子图时，"AttributeError：'list‘对象没有'unstack’属性“

在pandas中创建子图时，"AttributeError: 'list' object has no attribute 'unstack'"错误提示表示在使用pandas创建子图时，对于一个列表对象调用了unstack方法，但列表对象并没有该属性。unstack方法用于将层次化索引的数据重新排列为DataFrame形式。

通常，创建子图时需要使用matplotlib库的pyplot模块，而不是pandas库。pandas库提供了用于数据处理和分析的数据结构和函数，而matplotlib库则是用于数据可视化的工具。

下面是一个示例代码，演示如何使用matplotlib库创建子图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 创建子图
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=2)

# 绘制子图1
axes[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[0, 0].set_title('Subplot 1')

# 绘制子图2
axes[0, 1].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[0, 1].set_title('Subplot 2')

# 绘制子图3
axes[1, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[1, 0].set_title('Subplot 3')

# 绘制子图4
axes[1, 1].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axes[1, 1].set_title('Subplot 4')

# 调整子图布局
plt.tight_layout()

# 显示图形
plt.show()

在这个示例中，我们使用了plt.subplots方法创建一个2x2的子图布局，并使用axes对象分别绘制了四个子图。每个子图都有自己的标题，最后使用plt.tight_layout方法调整子图布局，保证子图之间的间距合适。最后通过plt.show方法显示图形。

关于pandas的错误提示"AttributeError: 'list' object has no attribute 'unstack'"，通常是因为代码中错误地对一个列表对象调用了unstack方法，解决方法是确认使用正确的库和方法来创建子图。

对于pandas中的DataFrame数据结构，可以使用plot方法来进行绘图，例如绘制柱状图、折线图、散点图等，具体可以参考pandas官方文档中的相关章节：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/visualization.html。

如果需要更加复杂的图形或者需要更多的自定义选项，建议使用matplotlib库来创建子图。有关matplotlib库的更多信息，可以参考官方文档：https://matplotlib.org/stable/contents.html。

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