我有一个带有多列的 Pandas df，里面的每个单元格都有不同数量的 Numpy 数组元素。我想为列中的每个单元格绘制数组的所有元素。
我试过了
plt.plot(df['column'])
plt.plot(df['column'][0:])
两者都给出了 ValueErr：用序列设置数组元素
将这些值绘制到其对应的索引非常重要，因为索引表示此数据帧中的线性时间。如果有人向我展示如何正确执行此操作，我将不胜感激。也许除了 matplotlib.pylot 之外还有一个更适合这个的包？
谢谢
【问题讨论】：
标签： python-3.x pandas numpy matplotlib
plt.plot 需要一个 x 坐标列表和一个同样长的 y 坐标列表。由于您似乎希望将数据框的索引用于 x 坐标，并将每个单元格内容用于 y 坐标，因此您需要将 x 值重复与 y 坐标长度一样多的次数。
请注意，这种格式不适合线图，因为连接后续点会创建一些奇怪的垂直线。 plt.plot 接受一个标记作为其第三个参数，例如 '.'在每个位置画一个简单的点。
代码示例：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
N = 30
df = pd.DataFrame({f'column{c}':
[np.random.normal(np.random.uniform(10, 100), 1, np.random.randint(3, 11)) for _ in range(N)]
for c in range(1, 6)})
legend_handles = []
colors = plt.cm.Set1.colors
desired_columns = df.columns
for column, color in zip(desired_columns, colors):
for ind, cell in df[column].iteritems():
if len(cell) > 0:
plotted, = plt.plot([ind] * len(cell), cell, '.', color=color)
legend_handles.append(plotted)
plt.legend(legend_handles, desired_columns)
plt.show()
请注意，pandas 并不是要在单元格中存储完整的数组。首选方法是以“长”形式创建一个数据框，每个值都位于单独的行中（重复“索引”）。 pandas 和 seaborn 的大部分函数都不理解单元格内的数组。
这是一种创建可以使用 Seaborn 调用的长表单的方法：
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
N = 30
df = pd.DataFrame({f'column{c}':
[np.random.normal(np.random.uniform(10, 100), 1, np.random.randint(3, 11)) for _ in range(N)]
for c in range(1, 6)})
desired_columns = df.columns
df_long_data = []
for column in desired_columns:
for ind, cell in df[column].iteritems():
for val in cell:
dict = {'timestamp': ind, 'column_name': column, 'value': val}
df_long_data.append(dict)
df_long = pd.DataFrame(df_long_data)
sns.scatterplot(x='timestamp', y='value', hue='column_name', data=df_long)
plt.show()
【讨论】：
根据您的问题，您要绘制的每个单元格中都有 numpy 数组。要将您的数据传递给 plt.plot() 方法，您可能需要单独传递每个单元格，因为每当您尝试像您一样将其作为一个整体传递时，它实际上是您传递的一个序列。但是 plot() 方法将接受一个 numpy 数组。 这可能会有所帮助：
for column in df.columns:
for cell in df[column]:
plt.plot(cell)
plt.show()
【讨论】：