从不同子图中的每一列绘制seaborn直方图（facetgrid）

Question

我的结构遵循熊猫数据帧：

n    X              Y          Z
0   1.000000    1.000000    1.014925    
1   1.000000    1.000000    1.000000    

我想从每列创建 M 个单独的子图（直方图）。一张直方图来自 X，一张来自 Y，最后一张来自 Z。

我希望它有不同的情节。我正在查看https://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html，但我不明白如何从我的数据中绘制它的语法/逻辑。

Answer 1

您可以使用 pandas 数据框的内置方法和按列绘制的plot选项subplots=True

from io import StringIO
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use('seaborn')

# Here I read your example data in
df = pd.read_fwf(StringIO("""
    X              Y          Z
0   1.000000    1.000000    1.014925    
1   1.000000    1.000000    1.000000
"""), header=1, index_col=0)

# Plotting as desired
df.plot.hist(subplots=True, legend=False)

df.plot需要很多其他参数来让你轻松改变你的情节，例如

df.plot.hist(subplots=True, legend=True, layout=(1, 3))

Answer 2

使用seaborn.FacetGrid可能需要您重组数据。

让我们看一个例子：

np.random.seed(0)
df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 3), columns=['X', 'Y', 'Z'])
print(df.head(10))

          X         Y         Z
0  1.764052  0.400157  0.978738
1  2.240893  1.867558 -0.977278
2  0.950088 -0.151357 -0.103219
3  0.410599  0.144044  1.454274
4  0.761038  0.121675  0.443863
5  0.333674  1.494079 -0.205158
6  0.313068 -0.854096 -2.552990
7  0.653619  0.864436 -0.742165
8  2.269755 -1.454366  0.045759
9 -0.187184  1.532779  1.469359

df_melted = df.melt(var_name='column')

print(df_melted.head(10))

  column     value
0      X  1.764052
1      X  2.240893
2      X  0.950088
3      X  0.410599
4      X  0.761038
5      X  0.333674
6      X  0.313068
7      X  0.653619
8      X  2.269755
9      X -0.187184


g = sns.FacetGrid(df_melted, row='column')
g.map(plt.hist, 'value')

[出去]