在数据可视化中，使用图表可以更好地展示数据，提高数据可读性。Matplotlib和pandas的plot()函数都是常用的可视化工具，可以分别绘制柱状图与折线图。但是有时候需要同时使用柱状图和折线图来展示不同的数据，这时候使用pandas的plot()函数会遇到一些问题。在本文中，我们将介绍Matplotlib与pandas的plot()函数不能同时使用柱状图和折线图的原因以及如何解决。

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在pandas的plot()函数中，如果同时使用bar和line，会将两种图表在同一张图上共存，但是对于柱状图的x轴标签和y轴标签与折线图不同步的情况下，就会出现标签混乱的情况，如图所示：

可以看到，柱状图和折线图的x轴标签不同步，导致标签重叠和错位，影响可读性。

为了解决这一问题，我们可以使用Matplotlib的子图功能来实现。具体步骤如下：

3.设置x轴和y轴标签，修改x轴坐标的刻度标签。

完整代码实现如下：

在本文中，我们介绍了使用pandas的plot()函数无法同时展示柱状图和折线图的问题以及解决方案。解决方法是使用Matplotlib创建子图，分别绘制柱状图和折线图，并设置标签、颜色、刻度标签和图例。这种解决方案更加灵活，也更易于控制标签和颜色。在实际数据可视化中，我们可以根据需求选用不同的方法来展示数据，提高数据的可读性和可解释性。