Question

我将数据集组织成Pandas数据帧。

以下是数据的一个小例子：

        x142_2012  x126_2012   x156_2012  x167_2012     x1_2012  x243_2012  
0      690.842629   0.005029   51.600000   5.454545   43.000000  27.700000   
1     4247.485437   5.062739   95.400000  54.655959  100.000000  15.700000   
2     5583.616160        NaN   84.900000  15.228027  100.000000  31.600000   
3             NaN        NaN  100.000000        NaN   59.328910        NaN   
4    39666.369210  34.335120  100.000000  86.434425  100.000000  50.000000   
5     5531.776299        NaN   47.800000  16.937210   37.000000  34.100000   
6    13525.616220  14.674017   97.900000  58.000000   90.875440  10.500000   
7     7465.145864   3.196932   85.417850  29.954302   86.270751  14.872018   
8    14357.411590  12.530952   98.600000  55.800000   99.800000  37.400000   
9     3565.517575   7.142042   99.700000  37.500000  100.000000  10.700000   
10            NaN        NaN   98.100000  74.000000   90.875440        NaN

我想构建一堆散点图，分别将变量x142_2012与其他变量进行比较。因此，我想迭代数据帧，同时跳过第一个条目。我试过这个

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

for variable in subset[1:]:
    plt.figure()
    scatterplot = sns.regplot(x="x142_2012", y=variable, fit_reg=False, data=subset)

但不是输出5个散点图（x/y1, x/y2, x/y3, x/y4, x/y5），而是输出6个散点图，第一个散点图为x/x。

我正在解决这个问题：

for variable in subset:
    if variable == "x142_2012":
        continue
    plt.figure()
    scatterplot = sns.regplot(x="x142_2012", y=variable, fit_reg=False, data=subset)

但我发现它并不优雅。我查看Efficient way to do pandas operation and skip row并尝试了for variable in subset[x].idx[1:]，但它给了我AttributeError: 'Series' object has no attribute 'idx'。

有更好的方法吗？

Answer 1

而不是subset[1:]，请使用subset.columns[1:]

Answer 2

subset[1:]选择除第一个行之外的所有内容，生成的DataFrame仍有六列。

您可以做的是迭代数据框的列（并省略第一个）：

import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# generate some data
a = np.random.rand(10,6)
a[:,0]= np.arange(10)
df = pd.DataFrame(a, columns=[l for l in "xabcde"])
#print df

#plot
for col in df.columns[1:]:
    plt.figure()
    scatterplot = sns.regplot(x="x", y=col, fit_reg=False, data=df)

plt.show()

在跳过第一行时迭代Pandas数据帧

2 个答案: