Forループを使ってn個のグラフを表示→jpg出力保存

Question

前提・実現したいこと

Python初心者です。
pythonのpandas,matplotlibを使って、
複数のグラフをfor文で作成したいです。
その後、各グラフをjpg保存することを想定しています。

subplotsを使って、1つのfigure上に複数のグラフを表示させることはできますが、
この場合、jpg出力すると一つの図になってしまいます。
各グラフを各jpgとして保存していきたいです。

発生している問題・エラーメッセージ

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KeyError Traceback (most recent call last)
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
2897 try:
-> 2898 return self._engine.get_loc(casted_key)
2899 except KeyError as err:

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas/_libs/index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

pandas/_libs/hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item()

KeyError: 'TIME'

The above exception was the direct cause of the following exception:

KeyError Traceback (most recent call last)
3 frames
/usr/local/lib/python3.6/dist-packages/pandas/core/indexes/base.py in get_loc(self, key, method, tolerance)
2898 return self._engine.get_loc(casted_key)
2899 except KeyError as err:
-> 2900 raise KeyError(key) from err
2901
2902 if tolerance is not None:

KeyError: 'TIME'

該当のソースコード

for co in merge_list.columns:
　　merge_list.plot(x="TIME", y=co, figsize=(5,120), sharex="row", alpha=0.5)

試したこと

merge_list.columnsが下記のような列をもつcsvファイルから、
折れ線グラフを描く際に、x軸は"TIME"で固定、y軸は他の列を指定して、
各グラフをfor文で出力するプログラムをしたい。

TIME
D10
D12
D20

subplotsを使い、x軸はTIMEで固定、y軸は各列のグラフが一度に出力される下記プログラムは実行済です。

merge_list.plot(x="TIME", figsize=(5, 120), subplots=True, sharex="row")

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

Google colaboratory上で行っています。

Answer 1

for co in merge_list.columns:

を実行すると、coにはmerge_listのcolumnが次々に入ります。
その中には'TIME'もあります。
plotを、x='TIME'、y='TIME'で呼び出すと、上記のエラーが起きます。

for co in merge_list.columns:

を以下に変更すれば、このエラーはなくなります。

column_list = list(merge_list.columns)
column_list.remove('TIME')
for co in column_list:

Comments

[manacho]

回答頂きありがとうございます！
意外なところが盲点となっておりました。
無事プログラム動きました。本当にありがとうございました！
喉にひっかかった骨が取れたような気持ちよさです！