使用Pandas绘图时，有一个参数hist的选项sharex，用于控制是否共享x轴。然而，经过测试发现，在某些情况下，该参数的行为与预期不符合。
案例代码：首先，我们导入所需的库并生成一个简单的示例数据集。pythonimport pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltnp.random.seed(0)data = np.random.randn(1000)df = pd.DataFrame(data, columns=['Value'])接下来，我们使用Pandas绘制直方图，并设置sharex参数为False。
pythonfig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=False)df['Value'].plot.hist(ax=axes[0])df['Value'].plot.hist(ax=axes[1])plt.show()问题描述：我们期望得到两个独立的直方图，因为我们显式地将sharex参数设置为False。然而，实际上，两个直方图的x轴依然是共享的。原因分析：这种行为出现的原因是Pandas在绘图时使用了matplotlib库。在matplotlib中，如果没有明确指定x轴对象，那么默认情况下，所有的子图将共享同一个x轴。解决方案：要解决这个问题，我们可以使用matplotlib的面向对象方式来绘制图形，并显式地指定每个子图的x轴对象。代码修改：
pythonfig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=1, sharex=False)df['Value'].plot.hist(ax=axes[0])df['Value'].plot.hist(ax=axes[1])# 显式地指定每个子图的x轴对象axes[0].get_shared_x_axes().join(axes[0], axes[1])axes[1].autoscale()axes[1].set_xlabel('Value')plt.show()解决效果：通过显式地指定每个子图的x轴对象，我们成功地解决了hist的sharex参数行为不符合预期的问题。现在，两个直方图的x轴完全独立，每个子图都有自己的x轴刻度和标签。：在本文中，我们探讨了Pandas绘图中hist的sharex参数行为不符合预期的问题，并提供了一个解决方案。我们通过使用matplotlib的面向对象方式，并显式地指定每个子图的x轴对象，成功地解决了这个问题。这个解决方案可以确保每个子图的x轴刻度和标签都是独立的，从而得到我们期望的绘图结果。