分别绘制所有熊猫数据框列

Question

我有一个只包含数字列的pandas数据框，我正在尝试为所有功能创建一个单独的直方图

ind group people value value_50
 1      1    5    100    1
 1      2    2    90     1
 2      1    10   80     1
 2      2    20   40     0
 3      1    7    10     0
 3      2    23   30     0

但是在我的现实生活数据中，有50多个列，如何为所有列创建单独的图

我尝试过

df.plot.hist( subplots = True, grid = True)

它给了我一个重叠的不清楚的情节。

如何使用pandas subplots = True来排列它们。下面的示例可以帮助我在（2,2）网格中获取四列的图形。但对于所有50列来说，这都是一个漫长的方法

fig, [(ax1,ax2),(ax3,ax4)]  = plt.subplots(2,2, figsize = (20,10))

Answer 1

此任务的另一种选择是使用带有超参数“ layout”的“ hist”方法。使用@ImportanceOfBeingErnest提供的部分代码的示例：

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()

Answer 2

熊猫subplots=True将轴排列在单个列中。

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()

此处，未应用tight_layout，因为该图形太小而无法很好地排列轴。可以使用更大的数字（figsize=(...)）。

为了使轴在网格上，可以使用layout参数，例如

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

如果通过plt.subplots()创建轴，则可以实现同样的目的

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

Answer 3

如果要单独绘制它们（这就是我在这里结束的原因），可以使用

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

Answer 4

虽然在这个问题中我没有要求，但我想补充一点，使用x参数进行绘制将允许您为x轴数据指定一列。

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

Answer 5

使用 pandas.DataFrame 我建议使用 pandas.DataFrame.apply。使用自定义函数，在本例 plot() 中，您可以单独打印和保存每个图。

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

df.apply(plot)