python读取多个csv绘制折线图

在Python中，我们可以使用pandas库来读取CSV文件并利用matplotlib库绘制折线图。如果你想同时读取并绘制多个CSV文件的数据，可以按照以下步骤操作：

1. **安装必要的库**:
首先确保已安装`pandas`和`matplotlib`，如果没有，可以使用`pip install pandas matplotlib`命令。

2. **读取CSV文件**:
使用`pandas.read_csv()`函数逐个读取每个CSV文件，将数据存储到各自的DataFrame中。例如，假设你有`file1.csv`, `file2.csv`等文件，你可以这样做：

   import pandas as pd

   data1 = pd.read_csv('file1.csv')
   data2 = pd.read_csv('file2.csv')
   # ... (依此类推，如果还有其他文件)

3. **处理数据**:
检查数据是否有时间序列或其他合适的x轴变量，以及需要用于y轴的数值列。如果有多个y轴的数据，可以考虑创建多个子图或合并数据。

4. **绘制折线图**:
对于每个DataFrame，可以使用`matplotlib.pyplot.plot()`创建折线图。比如，如果你有一个时间序列作为x轴，一列名为'value'的数据作为y轴，可以这样做：

   import matplotlib.pyplot as plt

   fig, axs = plt.subplots(len(data), 1, figsize=(10, 6*len(data)), sharex=True)
   for i, df in enumerate([data1, data2]):  # 依序遍历数据
       axs[i].plot(df['time_column'], df['value_column'])
       axs[i].set_title(f'Data from {df.columns[0]}')  # 标题可根据需要调整
   axs[-1].set_xlabel('Time')  # 设置共享的x轴标签
   axs[-1].set_ylabel('Value')  # 或者设置共享的y轴标签
   plt.tight_layout()  # 紧凑布局防止重叠
   plt.show()