为 df 中的每个索引位置创建一个雷达图答案

【问题标题】：Create a radar chart for every index position in df为 df 中的每个索引位置创建一个雷达图
【发布时间】：2022-11-27 11:02:45
【问题描述】：

我的数据框看起来与此类似：

df = pd.DataFrame({"Name": ["A", "B", "C", "D", "E","F", "G"],
                    "Tldiffto3": [2.0, -3.0, 2.0,17.0,7.0, 
                      12.0,2.0],
                    "LZdiffto3": [0.94, -5.0, 7.0,29.0,4.0, 
                      10.0,2.5],
                    "SZdiffto3": [0.94, -5.0, 7.0,29.0,4.0, 
                      10.0,2.5],
                    "KZdiffto3": [0.8, -9.0, 10.0,8.0,3.0, 
                      11.0,4.5]})

以下代码创建单个雷达图：

# number of variables
categories=list(df)[0:]

N = len(categories)
# create angle by dividing the plot / number of variable
angles = [n / float(N) * 2 * pi for n in range(N)]
angles += angles[:1]

values = 
df.loc[df.index[0]].values.flatten().tolist()
values += values[:1]

fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 6), 
          subplot_kw=dict(polar=True), dpi = 100)

   # Draw the outline of the data.
  ax.plot(angles, values, color='#1aaf6c', linewidth=1, 
        )
  # add the fill in  
  ax.fill(angles, values, color='#1aaf6c', alpha=0.25) 

# Fix axis to go in the right order and start at 12 o'clock.
ax.set_theta_offset(np.pi / 2)
ax.set_theta_direction(-1)

现在我想遍历索引并为每个索引创建一个带有雷达图的新子图，即名称：

for i in range(df.index):
  ax.plot(angles, values, color='#1aaf6c', linewidth=1) 
  ax.fill(angles, values, color='#1aaf6c', alpha=0.25)

这不起作用，不确定问题出在哪里，希望得到解释 :)

【问题讨论】：

标签： pandas matplotlib

【解决方案1】：

问题是它每次都会覆盖图，除非您创建新的子图。我还使用了fig.tight_layout() 来避免重叠。您可以调整 nrows 或 ncolumns 以获得更好的视图：

fig, ax = plt.subplots(nrows=len(df), ncols=1, figsize=(20, 12), 
              subplot_kw=dict(polar=True), dpi = 100)
fig.tight_layout()

for i in range(len(df)):
    values =  df.loc[df.index[i]].values.flatten().tolist()
    values += values[:1]

     # Draw the outline of the data.
    ax[i].plot(angles, values, color='#1aaf6c', linewidth=1, 
          )
    # add the fill in  
    ax[i].fill(angles, values, color='#1aaf6c', alpha=0.25) 

    # Fix axis to go in the right order and start at 12 o'clock.
    ax[i].set_theta_offset(np.pi / 2)
    ax[i].set_theta_direction(-1)

输出：

【讨论】：