Постройте все столбцы данных pandas отдельно

Панды subplots=True расставят оси в один столбец.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(7,20))

df.plot(subplots=True)

plt.tight_layout()
plt.show()

Здесь tight_layout не применяется, потому что фигура слишком мала, чтобы красиво расположить оси. Однако можно использовать фигуру побольше (figsize=(...)).

Чтобы иметь оси на сетке, можно использовать параметр layout, например.

df.plot(subplots=True, layout=(4,5))

Того же можно добиться, если создать оси через plt.subplots()

fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=5)
df.plot(subplots=True, ax=axes)

Если вы хотите построить их отдельно (именно поэтому я оказался здесь), вы можете использовать

for i in df.columns:
    plt.figure()
    plt.hist(df[i])

Альтернативой этой задаче может быть использование метода «hist» с гиперпараметром «layout». Пример использования части кода, предоставленного @ImportanceOfBeingErnest:

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas  as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(7,20))

df.hist(layout=(5,4), figsize=(15,10))

plt.show()

Хотя это и не было задано в вопросе, я решил добавить, что использование параметра x для построения графика позволит вам указать столбец для данных оси x.

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame(np.random.rand(7,20),columns=list('abcdefghijklmnopqrst'))
df.plot(x='a',subplots=True, layout=(4,5))    

plt.tight_layout()
plt.show()

https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.plot.html

Используя pandas.DataFrame, я бы предложил использовать pandas.DataFrame.apply. С помощью пользовательской функции, в этом примере plot(), вы можете распечатать и сохранить каждую фигуру отдельно.

def plot(col):
 
    fig, ax = plt.subplots()
    ax.plot(col)
    plt.show()

df.apply(plot)