使用字典!!

Question

我有一组数据，我使用pandas数据框加载到python中。我想要做的是创建一个循环，为自己的框架中的所有元素打印一个图，而不是一个。我的数据是以这种方式构建的excel文件：

Index | DATE  | AMB CO 1 | AMB CO 2 |...|AMB CO_n | TOTAL
1     | 1/1/12|  14      | 33       |...|  236    | 1600
.     | ...   | ...      | ...      |...|  ...    | ...
.     | ...   | ...      | ...      |...|  ...    | ...
.     | ...   | ...      | ...      |...|  ...    | ...
n

这是我到目前为止的代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
ambdf = pd.read_excel('Ambulance.xlsx', 
                      sheetname='Sheet2', index_col=0, na_values=['NA'])
print type(ambdf)
print ambdf
print ambdf['EAS']

amb_plot = plt.plot(ambdf['EAS'], linewidth=2)
plt.title('EAS Ambulance Numbers')
plt.xlabel('Month')
plt.ylabel('Count of Deliveries')
print amb_plot

for i in ambdf:
    print plt.plot(ambdf[i], linewidth = 2)

我正在考虑做这样的事情：

for i in ambdf:
    ambdf_plot = plt.plot(ambdf, linewidth = 2)

以上并不是我想要的，它源于我对Pandas，MatplotLib等的不熟悉，看一些文档虽然对我来说看起来甚至不需要matplotlib（问题2）

所以A）如何为我的df中的每一列生成数据图和B）我是否需要使用matplotlib或者我应该只使用pandas来完成所有工作？

谢谢，

Answer 1

好的，所以创建几个图的最简单方法是：

import matplotlib.pyplot as plt
x=[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]]
y=[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]]
for i in range(len(x)):
    plt.figure()
    plt.plot(x[i],y[i])

请注意，您需要每次创建figure或pyplot将在创建的第一个中进行绘制。

如果您想创建多个数据系列，您只需要：

import matplotlib.pyplot as plt
x=[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]]
y=[[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[7,8,9,10]]
plt.plot(x[0],y[0],'r',x[1],y[1],'g',x[2],y[2],'b',x[3],y[3],'k')

您可以通过使用['r','g','b','k']之类的颜色列表自动化它，然后只调用此列表中的两个条目以及相应的数据，如果您愿意，可以在循环中绘制。如果你只是想以编程方式将数据系列添加到一个图中，那么就会这样做（每次都不会创建新的图形，所以所有内容都绘制在同一图中）：

 import matplotlib.pyplot as plt
 x=[[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4],[1,2,3,4]]
 y=[[1,2,3,4],[2,3,4,5],[3,4,5,6],[7,8,9,10]]
 colours=['r','g','b','k']
 for i in range(len(x)):
    plt.plot(x[i],y[i],colours[i])

希望这会有所帮助。如果matplotlib有一个非常好的documentation page，有很多examples。

Answer 2

使用字典!!

您还可以使用允许您对图表进行更多控制的词典：

import matplotlib.pyplot as plt
#   plot 0     plot 1    plot 2   plot 3
x=[[1,2,3,4],[1,4,3,4],[1,2,3,4],[9,8,7,4]]
y=[[3,2,3,4],[3,6,3,4],[6,7,8,9],[3,2,2,4]]

plots = zip(x,y)
def loop_plot(plots):
    figs={}
    axs={}
    for idx,plot in enumerate(plots):
        figs[idx]=plt.figure()
        axs[idx]=figs[idx].add_subplot(111)
        axs[idx].plot(plot[0],plot[1])
return figs, axs

figs, axs = loop_plot(plots)

现在您可以轻松选择要修改的绘图：

axs[0].set_title("Now I can control it!")

Answer 3

以下是两个如何在单独的窗口（框架）中生成图形的示例，以及一个如何生成图形并将其保存到单独的图形文件中的示例。

好的，首先是屏幕上的示例。请注意，对于每个图形，我们使用单独的 plt.figure（）实例，并带有 plt.plot（）。最后，我们必须调用 plt.show（）将其全部显示在屏幕上。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace( 0,10 )

for n in range(3):
    y = np.sin( x+n )
    plt.figure()
    plt.plot( x, y )

plt.show()

另一种方法是在循环内使用plt.show（block = False）：

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace( 0,10 )

for n in range(3):
    y = np.sin( x+n )
    plt.figure()
    plt.plot( x, y )
    plt.show( block=False )

现在，让我们生成图形，然后将它们分别写入文件中。在这里，我们用 plt.savefig（filename）替换plt.show（）。与上一个示例的不同之处在于，我们不必在每个图形上都考虑“阻塞”。还要注意，我们为文件名编号。在这里，我们使用％03d，以便以后可以方便地按编号顺序使用它们。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

x = np.linspace( 0,10 )

for n in range(3):
    y = np.sin( x+n )
    plt.figure()
    plt.plot( x, y )
    plt.savefig('myfilename%03d.png'%(n))

Answer 4

如果您的要求是针对一列进行绘图，则可以随意使用此（首先将数据导入熊猫 DF）（绘制具有 5 列和所需行数的图矩阵）：< /p>

import math
i,j=0,0
PLOTS_PER_ROW = 5
fig, axs = plt.subplots(math.ceil(len(df.columns)/PLOTS_PER_ROW),PLOTS_PER_ROW, figsize=(20, 60))
for col in df.columns:
    axs[i][j].scatter(df['target_col'], df[col], s=3)
    axs[i][j].set_ylabel(col)
    j+=1
    if j%PLOTS_PER_ROW==0:
        i+=1
        j=0
plt.show()

Answer 5

我们可以创建一个for循环并将所有数字列传递给它。循环将在单独的窗格中逐一绘制图形，因为我们将 plt.figure（）插入其中。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import numpy as np

numeric_features=[x for x in data.columns if data[x].dtype!="object"]
#taking only the numeric columns from the dataframe.

for i in data[numeric_features].columns:
    plt.figure(figsize=(12,5))
    plt.title(i)
    sns.boxplot(data=data[i])

Answer 6

一种在不同帧上绘图的简单方法如下：

import matplotlib.pyplot as plt  
for grp in list_groups:
        plt.figure()
        plt.plot(grp)
        plt.show()

然后python将为每次迭代绘制多个帧。

使用循环绘制n个图表Python

6 个答案:

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