问题描述：最近要把杭州市地磁检测器中交通流量按照时间序列画图，每个路口画一张图，每个路口有多个车道，每个车道下包含一个检测器

数据形式：

代码：

import pandas as pd
import psycopg2
import matplotlib.pyplot as plt
import datetime as dt
import matplotlib.dates as mdate
 
str_date = '2018-08-12'
count = 0
#连接数据库
data = call_postgres(str_date, coon)
# 把路口ID去重，得到所有路口ID
all_road_id_list = data.drop_duplicates(['devc_id'])['devc_id'].tolist()
"""data在call_postgres()中已经转化成DateFrame格式，再通过路口ID和车道ID分组，得到每个检测器的所有数据"""
df = data.groupby(['devc_id', 'devc_lane'])
for i in range(len(all_road_id_list)):
    #设置画布大小
    fig = plt.figure(figsize=(16, 16))
    for group in df.groups:
        #group是一个元组，包含了分组的路口ID和车道ID
        print(group)
        print('========================1')
        # print(group[0])
        #get_group()得到每个检测器的数据 
        grouped_data = df.get_group(group)
        time_strseries = grouped_data['acquisition_time'].tolist()#检测器发送数据的时间
        volume_intseries = grouped_data['flow']#流量
        #目的是获取一个路口的数据
        if str(all_road_id_list[i]) == str(group[0]):     
           count += 1 #计算每个路口的车道数
           # count_list.append(count)
           print(count)
           # 画子图
           ax = fig.add_subplot(4, 4, count)
            #设置X轴时间序列的格式，这里是只取小时
           ax.xaxis.set_major_formatter(mdate.DateFormatter('%H'))
           # plt.gca().xaxis.set_major_locator(mdate.DayLocator())
           # datetime_start = dt.datetime.strptime('00:00:00', '%H:%M:%S')
           #设置X轴范围
           datetime_start = time_strseries[0]
           datatime_1day = dt.timedelta(days=1)
           datetime_end = datetime_start + datatime_1day
 
           plt.xlim([datetime_start, datetime_end])
           # 时间间隔，时间标签旋转45度 
           plt.xticks(pd.date_range(datetime_start, datetime_end, freq='6H'),rotation=45)
           plt.plot(time_strseries, volume_intseries)
           ax.set_ylabel("flow")
           ax.set_xlabel("time")
           plt.title("flow-time:" + group[0] + "-" + group[1] + "")
           # 自动旋转日期标记
           # plt.gcf().autofmt_xdate()
           plt.tight_layout()  # 自动调整子图的间距
    #保存图片
    plt.savefig("C:/image/'" + all_road_id_list[i] + "'.png")
    # plt.show()
    # input()
    #每个路口结束，清空
    count = 0

输出结果：

参考资料

[1] python绘制子图技巧——plt.subplot和plt.subplots、及坐标轴修改 2022.6;
[2] Matplotlib学习手册A006_Figure的add_subplot()方法 2019.11;
[3] matplotlib之pyplot模块——调整子图布局（subplots_adjust、tight_layout）2021.4;
[4] python for循环画多子图并保存（涉及DateFrame.groupby,add_subplot）2018.9;