Grundstück mehrere pandas dataframes in einem Graphen

Den ich erstellt habe 6 verschiedene dataframes zu beseitigen, dass die Ausreißer Ihren eigenen, originalen Daten-frames. Nun, ich versuche zu Plotten alle dataframes zu beseitigen, dass die Ausreißer auf der gleichen Kurve.

Dies ist mein code, der eliminiert die "Ausreißer" in den einzelnen Daten-frame:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("ggplot")

#---Original DataFrame
x = (g[0].time[:27236])
y = (g[0].data.f[:27236])
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y})

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph
newdf = df.copy()
newdf = df[~df.groupby('Data').transform( lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values]
#newdf.plot('Time', 'Data')

#---Original DataFrame
x = (q[0].time[:47374])
y = (q[0].data.f[:47374])
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y})

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph
newdf = df.copy()
newdf2 = df[~df.groupby('Data').transform( lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values]
#newdf2.plot('Time', 'Data')

#---Original DataFrame
x = (w[0].time[:25504])
y = (w[0].data.f[:25504])
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y})

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph
newdf = df.copy()
newdf3 = df[~df.groupby('Data').transform( lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values]
#newdf3.plot('Time', 'Data')

#---Original DataFrame
x = (e[0].time[:47172])
y = (e[0].data.f[:47172])
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y})

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph
newdf = df.copy()
newdf4 = df[~df.groupby('Data').transform( lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values]
#newdf4.plot('Time', 'Data')

#---Original DataFrame
x = (r[0].time[:21317])
y = (r[0].data.f[:21317])
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y})

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph
newdf = df.copy()
newdf5 = df[~df.groupby('Data').transform( lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values]
#newdf5.plot('Time', 'Data')

#---Original DataFrame
x = (t[0].time[:47211])
y = (t[0].data.f[:47211])
df = pd.DataFrame({'Time': x, 'Data': y})

#----Removes the outliers in a given DataFrame and plots a graph
newdf = df.copy()
newdf6 = df[~df.groupby('Data').transform( lambda x: abs(x-x.mean()) > 1.96*x.std()).values]
#newdf6.plot('Time', 'Data')

Wenn ich entfernen Sie die Kommentar - newdf.plot() ich werde in der Lage sein, um Handlung alle Graphen getrennt aber ich will Sie alle auf einem graph.

Und ja, ich habe schon gelesen über http://matplotlib.org/examples/pylab_examples/subplots_demo.html
aber, dass der link nicht irgendwelche Beispiele mit mehreren plots in einem Diagramm.

Ich habe auch gelesen das: http://pandas-docs.github.io/pandas-docs-travis/visualization.html die hat einige wirklich gute Informationen, aber die Beispiele, die mehrere plots in einem Graphen mit den gleichen Daten-frame. Ich habe 6 separate dataframes.
Ich habe gedacht, der eine Lösung für mein problem wäre zu schreiben alle dataframes auf die gleiche excel-Datei dann zeichnen Sie aus excel, aber das scheint mir übertrieben und ich brauche das nicht zu speichernden Daten in eine excel-Datei.

Meine Frage ist:
Wie kann ich ein Grundstück mehrere pandas dataframes in das gleiche Diagramm.

Mein graph für folgende Scott-Beratung

Was die Grafik sollte mehr oder weniger so Aussehen wie