子图中的Pandas boxplot问题

Question

我在子图中绘制Pandas箱图时遇到问题。 基于我正在尝试的两种方式，创建箱图可以删除我已创建的所有子图，也可以在子图网格后绘制箱图。但我似乎无法在子图网格中绘制它。

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas
from pandas import DataFrame, Series

data = {'day' : Series([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]), 
        'val' : Series([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])}
df = pandas.DataFrame(data)

我尝试的第一件事是：

plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3])

plt.subplot(2, 2, 4)
df.boxplot('val', 'day')

但这只是在子图之外创建了情节：

所以，我接着尝试手工提供轴：

plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.plot([1, 2, 3])

plt.subplot(2, 2, 4)
ax = plt.gca()
df.boxplot('val', 'day', ax=ax)

但这只是将子图网格一起摧毁，以及初始图像：

任何想法如何让我的boxplot图像显示在子图中右下角的网格中（第一组图像中为空的那个）？

Answer 1

在熊猫绘图设置中，这似乎是一个错误，或者至少是不良行为。发生的事情是，如果你向by提供boxplot参数，pandas会发出自己的subplots调用，删除任何现有的子图。它显然是这样做的，因此，如果你想绘制多个值，它将为每个值创建子图（例如，Y1的一个箱图，白天的Y2，等等。）

然而，看起来它应该做什么，但它没有，检查你是否只绘制一个值，在这种情况下，使用提供的ax对象（如果有的话）而不是制作自己的子图。当您只绘制一个值时，它会创建一个1乘1的子图网格，这不是很有用。它的逻辑也有点奇怪，因为它根据你正在绘制的列的数量创建一个网格（第一个参数的长度），但它只在你提供{{{ 1}}参数。目的似乎是允许像by这样的多框图，但这样做会妨碍你做df.boxplot(['col1', 'col2'])的合理尝试。

我建议在大熊猫bug tracker上提出一个问题。

与此同时，一个有点hackish的解决方法是这样做：

df.boxplot('col1', 'grouper1')

这会重塑您的数据，以便分组值（天数）为列。重新整形的表具有许多df.pivot('val', 'day', 'val').boxplot(ax=ax) 值的NA，这些值不会出现特定的val值，但在绘图时会忽略这些NA，因此您可以在右侧的子图位置获得正确的图。 / p>