为数据框中的每一行创建条形图的子图

Question

例如，我有一个数据框，其中Material，A和B都是列标题：

    Material    A           B
0   Iron        20.30000    5.040409
1   Antimony    0.09200     0.019933
2   Chromium    1.70000     0.237762
3   Copper      8.10000     2.522951

我希望能够有一个2x2子图，该子图由基于4行的条形图组成。 4个子图的每一个的标题就是材料。每个子图针对A和B的每个值都有两个条形，子图中每个条具有与A和B相关的颜色。最后，最好有一个图例显示该颜色及其代表的颜色，即A和B。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd 
import seaborn as sns
import matplotlib.style as style 
sns.set_style("darkgrid")

fig, ax = plt.subplots(2,2)

#Enter for loop 

我认为for循环将是最好的方法，但是根本无法弄清楚for循环。谢谢。

Answer 1

fig, axs = plt.subplots(2,2, constrained_layout=True)
for ax,(idx,row) in zip(axs.flat, df.iterrows()):
    row[['A','B']].plot.bar(ax=ax, color=['C0','C1'])
    ax.set_title(row['Material'])

proxy = ax.bar([0,0],[0,0], color=['C0','C1'])
fig.legend(proxy,['A','B'], bbox_to_anchor=(1,1), loc='upper right')

请注意，仅使用熊猫即可获得相同的结果，但首先需要重塑数据

df2 = df.set_index('Material').T

>>
Material       Iron  Antimony  Chromium    Copper
A         20.300000  0.092000  1.700000  8.100000
B          5.040409  0.019933  0.237762  2.522951

df2.plot(kind='bar', subplots=True, layout=(2,2), legend=False, color=[['C0','C1']])

Answer 2

您可以通过以下方式进行：

df = df.set_index('Material')
fig = plt.figure(figsize=(10,8))

for i, (name, row) in enumerate(df.iterrows()):
    ax = plt.subplot(2,2, i+1)
    ax.set_title(row.name)
    ax.get_xaxis().set_visible(False)
    df.iloc[i].plot.bar(color=['C0', 'C1'])
fig.legend(ax.bar([0,0],[0,0], color=['C0','C1']),['A','B'], loc=5)

plt.show()