使用子图和循环绘制Pandas groupby组

Question

我正在尝试根据Pandas groupby对象生成子图的网格。我希望每个绘图都基于groupby对象的一组的两列数据。假数据集：

C1,C2,C3,C4
1,12,125,25
2,13,25,25
3,15,98,25
4,12,77,25
5,15,889,25
6,13,56,25
7,12,256,25
8,12,158,25
9,13,158,25
10,15,1366,25

我尝试过以下代码：

import pandas as pd
import csv   
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import math

#Path to CSV File
path = "..\\fake_data.csv"

#Read CSV into pandas DataFrame
df = pd.read_csv(path)

#GroupBy C2
grouped = df.groupby('C2')

#Figure out number of rows needed for 2 column grid plot
#Also accounts for odd number of plots
nrows = int(math.ceil(len(grouped)/2.))

#Setup Subplots
fig, axs = plt.subplots(nrows,2)

for ax in axs.flatten():
    for i,j in grouped:
        j.plot(x='C1',y='C3', ax=ax)

plt.savefig("plot.png")

但是它会生成4个相同的子图，每个子图上都绘制了所有数据（参见下面的示例输出）：

我想做以下的事情来解决这个问题：

for i,j in grouped:
    j.plot(x='C1',y='C3',ax=axs)
    next(axs)

但我收到此错误

  

AttributeError：'numpy.ndarray'对象没有属性'get_figure'

我想要绘制的groupby对象中的动态数量的组，以及比我提供的假数据更多的元素。这就是为什么我需要一个优雅的动态解决方案，并且每个组数据集都绘制在一个单独的子图上。

Answer 1

听起来你想要遍历组和轴并行，所以而不是嵌套for循环（迭代所有组每个 >轴），你想要这样的东西：

for (name, df), ax in zip(grouped, axs.flat):
    df.plot(x='C1',y='C3', ax=ax)

您在第二个代码段中有正确的想法，但是您收到错误，因为axs是一个轴数组，但plot只需要一个轴。因此，您应该使用next(axs)替换示例中的ax = axs.next()，并将plot的参数更改为ax=ax。