matplotlib：从熊猫创建多个子图（多类）答案

【问题标题】：matplotlib: create multiple subplots from pandas (multiclass)matplotlib：从熊猫创建多个子图（多类）
【发布时间】：2020-02-11 06:01:23
【问题描述】：

我想从我的 pandas Dataframe 创建多个图，如下所示：

dataset.head()
   trip_id   duration     distance  avg_speed    avg_acc     travel_mode
0   303633       1.0      42.74      0.00        70.46        foot
1   303637      30.0      521.07     1.43        27.86         car
2   303638      13.0      339.58     0.65        26.30         car
3   303642      12.0      459.94     0.00        78.67         car
4   303657       4.0      71.3       0.00        72.94        foot

travel_mode 栏目包含 5 种不同的交通方式：

dataset.travel_mode.unique()
array(['foot', 'car', 'bus', 'bike', 'metro'], dtype=object)

我想为每种出行方式绘制duration, distance, avg_speed 和avg_acc 的分布。

col = ['duration', 'distance', 'avg_speed', 'avg_acc', 'travel_mode']
dataset[col].groupby('travel_mode').hist(bins=50, figsize=(6, 4))

数字的显示方式您无法分辨哪个数字是哪种交通工具。然后我尝试了偏度分布。

偏度分布：

l = dataset.columns.values
n_cols=4
n_rows =5
plt.figure(figsize=(3*n_cols,2*n_rows))
for i in range(0,len(l)):
    plt.subplot(n_rows + 1,n_cols,i+1)
    sns.distplot(dataset[l[i]],kde=True)

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

如何显示每种出行模式的标记分布，以便出行模式按行显示，列显示duration, distance, avg_speed, 和avg_acc 的数字？

【问题讨论】：

您想在一个窗口中绘制所有直方图，还是每个出行模式一个窗口有效？
我想为每种出行模式绘制一个窗口。
检查下面的答案，我正在循环组并更改每个组数据框的列名以添加组名。如果这是您的想法，请告诉我。

标签： python pandas matplotlib

【解决方案1】：

这不是一个漂亮的代码，但你可以识别组...标题是组名和列的串联。

groups = dataset.groupby('travel_mode')
for group in groups:
    label = group[0]
    data = group[1]
    data.columns = label + " - " + data.columns
    data.hist(bins=50)

【讨论】：

【解决方案2】：

这应该可以通过您的travel_mode 分开。注意subplots=True。

dataset[col].groupby('travel_mode').plot(kind='hist', bins=50, subplots=True)

如果您想要叠加密度图，我认为它适用于 seaborn：

df = dataset[col].melt(['travel_mode'], var_name='cols',  value_name='vals')
g = sns.FacetGrid(df, col='cols', row="travel_mode")
g = (g.map(sns.distplot, "vals", kde=True, bins=50))

【讨论】：