使用子图和循环绘制 Pandas groupby 组答案

【问题标题】：Plotting Pandas groupby groups using subplots and loop使用子图和循环绘制 Pandas groupby 组
【发布时间】：2015-08-03 11:16:37
【问题描述】：

我正在尝试根据 Pandas groupby 对象生成子图网格。我希望每个图都基于一组 groupby 对象的两列数据。假数据集：

C1,C2,C3,C4
1,12,125,25
2,13,25,25
3,15,98,25
4,12,77,25
5,15,889,25
6,13,56,25
7,12,256,25
8,12,158,25
9,13,158,25
10,15,1366,25

我已经尝试了以下代码：

import pandas as pd
import csv   
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import math

#Path to CSV File
path = "..\\fake_data.csv"

#Read CSV into pandas DataFrame
df = pd.read_csv(path)

#GroupBy C2
grouped = df.groupby('C2')

#Figure out number of rows needed for 2 column grid plot
#Also accounts for odd number of plots
nrows = int(math.ceil(len(grouped)/2.))

#Setup Subplots
fig, axs = plt.subplots(nrows,2)

for ax in axs.flatten():
    for i,j in grouped:
        j.plot(x='C1',y='C3', ax=ax)

plt.savefig("plot.png")

但它会生成 4 个相同的子图，每个子图上都绘制了所有数据（请参见下面的示例输出）：

我想做类似以下的事情来解决这个问题：

for i,j in grouped:
    j.plot(x='C1',y='C3',ax=axs)
    next(axs)

但我收到此错误

AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'get_figure'

我将在要绘制的 groupby 对象中拥有动态数量的组，以及比我提供的假数据更多的元素。这就是为什么我需要一个优雅的动态解决方案，并将每个组数据集绘制在单独的子图上。

【问题讨论】：

标签： python pandas plot subplot pandas-groupby

【解决方案1】：

听起来您想要并行地迭代组和轴，而不是嵌套for 循环（它迭代每个轴的所有组)，你想要这样的东西：

for (name, df), ax in zip(grouped, axs.flat):
    df.plot(x='C1',y='C3', ax=ax)

您在第二个代码 sn-p 中的想法是正确的，但您遇到了错误，因为 axs 是一个轴数组，但 plot 只需要一个轴。因此，将示例中的next(axs) 替换为ax = axs.next() 并将plot 的参数更改为ax=ax 也应该有效。

【讨论】：