将dataframe中的数据按天分组，绘制其中四列数据的图像，并将所有图像显示在同一个画布中

假设你已经使用 pandas 包读取了数据，并且数据中包含了时间戳列。首先，可以按照时间戳列对数据进行分组，然后对每一组数据绘制图像，最后将所有图像显示在同一个画布中。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将时间戳列转换为 pandas 中的时间类型
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])

# 按照天分组
grouped = df.groupby(pd.Grouper(key='time', freq='D'))

# 绘制图像
fig, axs = plt.subplots(nrows=2, ncols=2, figsize=(12, 8))
for i, (name, group) in enumerate(grouped):
    if i >= 4:  # 只绘制前四天的数据
        break
    row = i // 2
    col = i % 2
    group.plot(x='time', y=['col1', 'col2', 'col3', 'col4'], ax=axs[row][col], title=name.date().isoformat())

# 调整子图之间的间距和顶部的边距
plt.subplots_adjust(hspace=0.4, top=0.9)

# 显示图像
plt.show()

在上面的代码中，我们首先读取了数据，然后将时间戳列转换为 pandas 中的时间类型。接着，我们使用 groupby 方法按照天分组，并且在循环中对每一组数据绘制图像，并将图像显示在指定的子图中。最后，我们调整了子图之间的间距和顶部的边距，并显示了所有图像。你需要将代码中的 'data.csv' 替换为你自己的数据文件路径，以及 'time'、'col1'、'col2'、'col3'、'col4' 分别替换为你自己数据中的时间戳列和需要绘制的四列数据的列名。