如何为来自同一个熊猫数据框的所有不同列制作单独的 Seaborn kde 图？答案

【问题标题】：How to make seperate Seaborn kdeplots for all different columns from the same pandas Dataframe?如何为来自同一个熊猫数据框的所有不同列制作单独的 Seaborn kde 图？
【发布时间】：2016-01-11 20:10:28
【问题描述】：

如何为 pandas 数据框的所有列制作两个单独的 Seaborn kdeplot：

具有六列（例如下面）的 pandas 数据框 (df)：

df.columns = ["A", "B", "C", "D", "E", "F"]

我尝试了以下代码，但没有成功。下面的代码有什么提示吗？

df = sns.load_dataset("df")
g = sns.FacetGrid(df)
g.map(s.skdeplot, "df.columns");

【问题讨论】：

将代码添加到您的示例中，从头开始生成数据框（例如，不读取任何文件）
KDE 是（几乎）连续计算，“低于 0.5 的点数”是什么意思。您希望低于和高于阈值的 KDE 部分是不同的颜色吗？
@PaulH。稍微改了一下问题。请看上面。希望你能帮忙。
df = sns.load_dataset("df") 抛出错误。你能让你的例子从头开始重现吗？
stackoverflow.com/questions/20109391/…

标签： python pandas matplotlib subplot seaborn

【解决方案1】：

你的问题在这里：

ax(i) = sns.kdeplot(dftouse[column], c = colorUp(dftouse[column]))

ax(i) 是一个函数调用。你正试图给它分配一些东西。这是不正确的。

我不熟悉 matplotlib，只熟悉 Python。也许你的意思是ax[i]？如果 ax 是一个数组或一个字典，那么这可能是正确的。

【讨论】：

稍微改变了问题。请看上面。希望你能帮忙。
您在引号中加上df.columns 似乎很奇怪，但我还是不熟悉那个包..（另外，您完全改变了问题。如果我的评论有帮助，它可能有礼貌地给我一个赞成票或表扬我的回答，然后在不同的线程中提出不同的问题。毕竟我正在努力建立一些声誉。）

【解决方案2】：

我认为你需要使用pd.melt:

df = pd.DataFrame({'id1' :np.random.randint(3,size=1000),
               'id2' :['ABC'[i] for i in np.random.randint(3,size=1000)],
               'val1':np.random.normal(loc=1, size=1000),
               'val2':np.random.normal(loc=2, size=1000),
               'val3':np.random.normal(loc=3, size=1000)})

g = sns.FacetGrid(pd.melt(df,
                      id_vars=['id1','id2'],
                      value_vars=['val1','val2','val3']),
              hue='id1',col='id2',row='variable')
g.map(sns.kdeplot,'value')

【讨论】：