如何为 pandas 数据框中的每一列制作 seaborn distplot？答案

【问题标题】：How to make a seaborn distplot for each column in a pandas dataframe?如何为 pandas 数据框中的每一列制作 seaborn distplot？
【发布时间】：2020-05-19 14:57:27
【问题描述】：

我在 Jupyter 笔记本中使用Seaborn 来绘制这样的直方图：

import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

%matplotlib inline

df = pd.read_csv('CTG.csv', sep=',')

sns.distplot(df['LBE'])

我有一个包含值的列数组，我想为其绘制直方图，我尝试为每个列绘制直方图：

continous = ['b', 'e', 'LBE', 'LB', 'AC']

for column in continous:
    sns.distplot(df[column])

我得到了这个结果——只有一个带有（大概）所有直方图的图：

我想要的结果是多个如下所示的直方图（每个变量一个）：

我该怎么做？

【问题讨论】：

标签： python pandas jupyter seaborn

【解决方案1】：

在每次调用 sns.distplot() 之前插入 plt.figure()。

这是一个示例 plt.figure():

这是一个示例没有 plt.figure():

完整代码：

# imports
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['figure.figsize'] = [6, 2]

%matplotlib inline

# sample time series data
np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(-10,12,size=(300, 4)), columns=list('ABCD'))
datelist = pd.date_range(pd.datetime(2014, 7, 1).strftime('%Y-%m-%d'), periods=300).tolist()
df['dates'] = datelist 
df = df.set_index(['dates'])
df.index = pd.to_datetime(df.index)
df.iloc[0]=0
df=df.cumsum()

# create distplots
for column in df.columns:
    plt.figure()             # <==================== here!
    sns.distplot(df[column])

【讨论】：