python - 如何让 Pandas 在相同的图上以相同的y轴范围绘制

我试着把多个条形图垂直地画在一起。应该有一个标记的X轴（一周中的天数）。我目前掌握的代码是：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import calendar

df = pd.read_csv("health.csv", header = None, names = ['Physical', 'Emotional'])
# Get Dayofweek index number (start with 6 for sunday) 6,0,1....
df['DayOfTheWeek'] = [(i+6) % 7  for i in range(len(df))]

# Get a map to translate to day of week
d = dict(zip(range(7),list(calendar.day_name)))
df['DayOfTheWeek'] = df['DayOfTheWeek'].map(d)

# Loop through the df (splitting week by week)
for i in range(int(round(len(df)/7))):
    plt.ylim([0,10])
    df.iloc[i*7:(i+1)*7].set_index('DayOfTheWeek').plot(kind='bar')
plt.show()

这有以下问题：
由于某些原因，生成的第一个图是空白的。
我希望同一个图上的子图垂直分开，而不是很多分开的图
我的dataframe有39行，但是上面的方法根本没有绘制最后4个点。
完整的输入数据是：

5,5
6,7
6,9
6,7
5,6
7,9
5,9
6,7
7,6
7,4
7,5
6,7
7,9
7,9
5,6
8,7
9,9
7,7
7,6
7,8
7,9
7,9
7,6
7,8
6,6
6,6
6,7
6,6
6,5
6,6
7,5
7,5
7,5
7,6
7,5
8,6
7,6
7,7
6,6

最佳答案

您可以首先设置图形布局，然后将显式轴对象传递给pandas plot方法。然后我有条件地只显示最后一个图上的X轴标签。我还删除了对日期名称的映射-现在直接通过绘图完成。很明显，如果有其他原因需要的话可以放回去！

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import calendar

df = pd.read_csv("health.csv", header = None, names = ['Physical', 'Emotional'])
# Get Dayofweek index number (start with 6 for sunday) 6,0,1....
df['DayOfTheWeek'] = [(i+6) % 7  for i in range(len(df))]

df_calendar = calendar.Calendar(firstweekday=6)

weeks = int(round(len(df)/7))
fig, axes = plt.subplots(weeks, 1, figsize=(6, weeks*3))

# Loop through the df (splitting week by week)
for i in range(weeks):
    ax=axes[i]

    df.iloc[i*7:(i+1)*7].set_index('DayOfTheWeek').plot(kind='bar', ax=axes[i])
    ax.set_ylim([0,10])
    ax.set_xlim([-0.5,6.5])
    ax.set_xticks(range(7))

    if i == 0:
        ax.legend().set_visible(True)
    else:
        ax.legend().set_visible(False)

    if i == weeks-1:
        ax.set_xticklabels([calendar.day_name[weekday] for weekday in df_calendar.iterweekdays()])
        ax.set_xlabel("Day of the week")
    else:
        ax.set_xticklabels([])
        ax.set_xlabel("")

plt.savefig("health.png")
plt.show()