小编Chr*_*ing的帖子

我正在尝试为我从上一个问题成功融合的数据集绘制核密度估计图。

这就是我应该得到的（这是使用以下命令创建的pd.concat([pd.DataFrame[Knn], pd.DataFrame[Kss], pd.DataFrame[Ktt], ...)：

数据框如下所示：

df_CohBeh
Out[122]: 
    melt         value
0    Knn  2.506430e+07
1    Knn  3.344882e+06
2    Knn  5.783376e+07
3    Knn  1.687218e+06
4    Knn  2.975834e+06
..   ...           ...
106  Ktt  2.056249e+08
107  Ktt  2.085805e+08
108  Ktt  7.791227e+07
109  Ktt  2.072576e+08
110  Ktt  4.658559e+07

[111 rows x 2 columns]

其中列熔体只是定义为指定三个类别的变量。

# In[parameter distribution]

# Melt the results to create a single dataframe
df_CohBeh = pd.melt(df, value_vars=['Knn', 'Kss', 'Ktt'], var_name='melt')

# Normal distribution plots
f, ax = plt.subplots()
sns.set_context("paper", 
                rc={"font.size":12,"axes.titlesize":8,"axes.labelsize":12}) …