用熊猫绘制多个重叠直方图答案

【问题标题】：Plotting multiple overlapped histogram with pandas用熊猫绘制多个重叠直方图
【发布时间】：2019-08-19 03:42:09
【问题描述】：

我有两个不同的数据框，每个数据框有 19 个变量，我正在用每个变量的直方图绘制一个多重图，如下所示：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(19,10), dpi=50)
dataframe1.hist(ax=ax, layout=(3,7), alpha=0.5)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(19,10), dpi=50)
dataframe2.hist(ax=ax, layout=(3,7), alpha=0.5)

这会生成两张图像，里面有 19 个直方图。我想尝试的是在同一个子图中只绘制一个具有共享直方图的图像。

我试过这个：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(19,10), dpi=50)
dataframe1.hist(ax=ax, layout=(3,7), alpha=0.5, label='x')
dataframe2.hist(ax=ax, layout=(3,7), alpha=0.5, label='y', color='red')

但它只画了最后一张。这是一个类似的例子：Plot two histograms at the same time with matplotlib 但我如何将它应用到两个我的 19 个子图中？

欢迎任何想法，提前谢谢！

P.S：我目前正在使用带有 %matplotlib notebook 选项的 Jupyter Notebooks

【问题讨论】：

我理解正确，您想在同一组轴上显示 19 个 直方图？
我刚刚添加了一张图片。我希望每个子图有 2 个直方图而不是 1 个。感谢您的理解！

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

您的问题是您在您的 plt.subplots 调用中只创建了一个 Axes 对象，而您实际上需要 21 (3x7)。由于提供的子图数量与请求的子图数量不匹配，pandas 会创建新的子图。因为这种情况发生了两次，所以您只能看到第二组直方图。

您可以完全忽略对subplots 的调用，让 pandas 完成所有工作。对hist 的调用会返回所有需要的子图，然后可以在对hist 的第二次调用中使用。

编辑：

我意识到，如果所需绘图的数量实际上不等于网格单元的数量（在本例中为 3x9=21），则您必须准确传递您实际想要绘制的子图数量（在此案例 19）。但是，对 df.hist 的调用会为每个网格单元（即 21 个）返回一个子图，并且显然隐藏了未使用的子图。因此，您只需将所有返回的子图的一个子集传递给对hist 的第二次调用。最简单的方法是将子图的二维数组转换为一维数组，然后对该数组进行切片，例如使用 `axes.ravel()[:19]。我相应地编辑了代码：

import numpy as np
from matplotlib import pyplot as plt
import pandas as pd

length=19

loc = np.random.randint(0,50,size=length)
scale = np.random.rand(length)*10
dist = np.random.normal(loc=loc, scale=scale, size=(100,length))
df1 = pd.DataFrame(data=list(dist))


axes = df1.hist(layout=(3,7), alpha=0.5, label='x')

loc = np.random.randint(0,50,size=length)
scale = np.random.rand(length)*10
dist = np.random.normal(loc=loc, scale=scale, size=(100,length))
df2 = pd.DataFrame(data=list(dist))

df2.hist(ax=axes.ravel()[:length], layout=(3,7), alpha=0.5, label='x',color='r')

plt.show()

这会产生如下输出：

【讨论】：

我认为您的意思是 ax=axes 而不是 ax=res
@asongtoruin 你是对的。感谢您的帮助，我会在代码中修复它。
谢谢！这正是我所需要的，但 x 标签是 45 或 90 度。我尝试过plt.set_xticklabels(rotation=90) 之类的方法，但没有成功。您知道如何进行此更改吗？
@BrunoAmbrozio pandas.hist 有内置关键字。例如xrot=45 将所有 xlabels 逆时针旋转 45 度。请注意，旋转刻度标签可能会使它们与相邻的子图重叠，因此您可能需要在脚本末尾添加额外的 plt.gcf().tight_layout()（但在 plt.show() 之前）。
@BrunoAmbrozio 如果您不想使用pandas.hist 功能，则必须分别为每个子图设置旋转角度。参见例如this post（标题为“面向对象”的部分）如何做到这一点。

【解决方案2】：

当您调用subplots 时，您可以指定所需的行数和列数。在您的情况下，您需要 3 行和 7 列。但是，.plot 会因为有 21 个轴但只有 19 个轴可以从您的数据框中绘制而感到恼火。因此，我们将把轴展平成一个列表并转换为一个列表，这将允许我们通过.pop()同时从图形和轴集中删除最后两个轴。

fig, axes = plt.subplots(figsize=(19,10), dpi=50, nrows=3, ncols=7)
flat_axes = list(axes.reshape(-1))
fig.delaxes(flat_axes.pop(-1))
fig.delaxes(flat_axes.pop(-1))

dataframe1.hist(ax=flat_axes, alpha=0.5, label='x')
dataframe2.hist(ax=flat_axes, alpha=0.5, label='x',color='r')

【讨论】：