使用matplotlib在一个子图中从熊猫DataFrame绘制两个直方图

Question

我有一个如下所示的熊猫数据框：

df = pd.DataFrame({ 'a_wood' : np.random.randn(100),
                 'a_grassland' : np.random.randn(100),
                 'a_settlement' : np.random.randn(100),
                 'b_wood' : np.random.randn(100),
                 'b_grassland' : np.random.randn(100),
                  'b_settlement' : np.random.randn(100)})

我想用一个子图中的每个数据帧头创建此数据的直方图。

fig, ax = plt.subplots(2, 3, sharex='col', sharey='row')

m=0
for i in range(2):
    for j in range(3):

        df.hist(column = df.columns[m], bins = 12, ax=ax[i,j], figsize=(20, 18))
        m+=1

为此，以前的代码可以完美地工作，但是现在我想将eyery a和b标头（例如“ a_woods”和“ b-woods”）组合到一个子图中，因此只有三个直方图。我尝试将两个列分配给，df.columns[[m,m+3]]但这不起作用。我也有一个索引列，其中包含类似“ day_1”之类的字符串，我希望将其放在x轴上。有人能帮我吗？

这就是我走了多远。

Answer 1

您想要循环遍历每一列并将其数据绘制在直方图中的东西，对吗？我可以建议你做一些修改，你可以在以后的代码中重用，在给出代码之前，有一些有用的提示是有帮助的，

1. 必须注意，数据框具有可用于循环的属性，例如，属性 .columns 让具有列列表
2. 同样在绘图时，我注意到直接使用网格上的坐标不会让您的代码具有适应性，因此您需要“展平”您的网格坐标，因此使用ax.ravel()which 可以实现这一点。
3. enumerate() 在循环访问对象的同时使第 i 个元素及其索引可用总是有用的。
4. 一开始理解python中的子图很棘手，所以阅读其他人的代码真的很有帮助，我强烈建议你看一下scikit函数示例中的图（它有很大帮助）

这是我的代码建议：

fig, ax = plt.subplots(1, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(12,7))
ax = ax.ravel() 
# this method helps you to go from a 2x3 array coordinates to 
# 1x6 array, it will be helpful to use as below

for idx in range(3):
    ax[idx].hist(df.iloc[:,idx], bins=12, alpha=0.5)
    ax[idx].hist(df.iloc[:,idx+3], bins=12, alpha=0.5)
    ax[idx].set_title(df.columns[idx]+' with '+df.columns[idx+3])
    ax[idx].legend(loc='upper left')

我希望这是有帮助的，如果您需要更多详细信息，请随时问我问题:)

注意：重新使用亚历克斯的答案来编辑我的答案。另请查看此matplotlib 文档以获取更多详细信息。在这种特定情况下，第 3 点不再相关。

Answer 2

我不知道我是否正确理解了您的问题，但类似的方法可以将这些图结合起来。您可能需要在Alpha上玩一些并更改标题。

#NOTE that you might want to specify your bins or they wont line up exactly
fig, ax = plt.subplots(1, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(20, 18))
n = 3
for j in range(n):
    df.hist(column=df.columns[j], bins=12, ax=ax[j], alpha=0.5, color='red')
    df.hist(column=df.columns[j+n], bins=12, ax=ax[j], alpha=0.5, color='blue')
    ax[j].set_title(df.columns[j][2:])

要将它们彼此相邻绘制，请尝试以下操作：

#This example doesnt have the issue with different binsizes within one subplot
fig, ax = plt.subplots(1, 3, sharex='col', sharey='row', figsize=(20, 18))

n = 3
colors = ['red', 'blue']

axes = ax.flatten()
for i,j in zip(range(n), axes):
    j.hist([df.iloc[:,i], df.iloc[:,i+n]], bins=12, color=colors)
    j.set_title(df.columns[i][2:])