是否有其他方法不需要共享起始点也能在同一图上展示？

确实，有些方法可以在没有共享起始点的情况下在同一图上展示两个不同起始时间的数据序列。一种常用的方式是采用折线图的“拼接”（stacking），即在x轴上分开展示每个序列，然后在y轴上合并它们。另一种方法是使用滚动窗口或者滑动窗口技术，每次只在一个时间段内对比两个序列。

例如，滚动窗口方法可以设定一个固定大小的时间段（窗口），依次从第一个序列的第一个数据点开始，向后滑动直到遇到第二个序列的第一个数据点，然后在这个窗口内比较数据。这种方法不需要明确共享起始点，但可能会丢失一些早期或晚期的信息。

在Python的`pandas`库中，可以使用`rolling`函数来实现滚动窗口分析：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df1 = pd.DataFrame({'time': [1, 2, 3, 4], 'value1': [a, b, c, d]})
df2 = pd.DataFrame({'time': [5, 6, 7, 8], 'value2': [e, f, g, h]})

# 使用滚动窗口
window_size = 2  # 滑动窗口大小
df1['rolling_mean'] = df1.groupby('time')['value1'].transform('mean', window=window_size)
df2['rolling_mean'] = df2.groupby('time')['value2'].transform('mean', window=window_size)

plt.plot(df1['time'], df1['rolling_mean'], label='序列1')
plt.plot(df2['time'], df2['rolling_mean'], label='序列2')
plt.xlabel('时间')
plt.ylabel('平均值')
plt.title('滚动窗口下的两个序列对比')
plt.legend()
plt.show()