我正在尝试绘制由其他属性分组的多个属性的直方图,所有属性都在数据框中。
在此question的帮助下,我可以为剧情设置标题。是否有一种简单的方法可以为每个子图打开图例。
这是我的代码
import numpy as np
from numpy.random import randn,randint
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import pylab as pl
x=DataFrame(randn(100).reshape(20,5),columns=list('abcde'))
x['new']=pd.Series(randint(0,3,10))
x.hist(by='new')
pl.suptitle('hist by new')
答案 0 :(得分:10)
你可以几乎通过以下方式获得你想要的东西:
g.plot(kind='bar')
但是每组产生一个图(并且没有在组之后命名图,因此它有点无用的IMO。)
这里的东西看起来很漂亮,但确实涉及很多"手册" matplotlib
工作,每个人都想避免,但没有人可以:
import numpy.random as rnd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
x = pd.DataFrame(rnd.randn(100).reshape(20, 5), columns=list('abcde'))
group_col = 'groups'
groups = ['foo', 'bar', 'baz']
x[group_col] = pd.Series(rnd.choice(groups, len(x)))
g = x.groupby(group_col)
num_groups = g.ngroups
fig, axes = plt.subplots(num_groups)
for i, (k, group) in enumerate(g):
ax = axes[i]
ax.set_title(k)
group = group[[c for c in group.columns if c != group_col]]
num_columns = len(group.columns)
colours = cm.Spectral([float(x) / num_columns for x in range(num_columns)])
ax.hist(group.values, 5, histtype='bar',
label=list(group.columns), color=colours,
linewidth=1, edgecolor='white')
ax.legend()
plt.show()
我认为你能得到你想要的东西:
<小时/> 更新 在回应评论时(并且这个答案已经有几年了),我试图将这个答案剥离到最简单的骨头。 可能现在可以标记
groupby
个对象的图,但我不知道它。
这是最简单的方法:
axes = g.plot(kind='hist')
for i, (groupname, group) in enumerate(g):
axes[i].set_title(groupname)