熊猫数据框中每列的Seaborn图？答案

【问题标题】：Seaborn plot per column in a pandas dataframe?熊猫数据框中每列的Seaborn图？
【发布时间】：2017-07-05 17:50:23
【问题描述】：

我有一个看起来有点像这样的小数据框：

csv = [{"Oranges" : 12, "Apples" : 4, "Kiwis" : "Yes"}, {"Oranges" : 1, "Apples" : 8, "Kiwis" : "No"}, {"Oranges" : 1, "Apples" : 14, "Kiwis" : "Yes"}, {"Oranges" : 11, "Apples" : 3, "Kiwis" : "No"}, ]
df = pd.DataFrame(csv)

只是，它有更多的列。我想为每列绘制一个海底小提琴图。如果我手动创建每列的图，它看起来有点像这样：

sns.violinplot(y="Oranges", x="Kiwis", data=df, split=True, inner="quart")
sns.violinplot(y="Apples", x="Kiwis", data=df, split=True, inner="quart")

但是，给定大约 100 个列，我想逐列遍历数据帧 col。

我尝试构建一个小函数，如下所示：

def violin(col):
    sns.violinplot(y=col, x="Kiwis", data=df, split=True, inner="quart")

我的想法是使用apply() 将其用于每一列...但到目前为止它确实有效.. 有什么想法吗？

【问题讨论】：

标签： python-3.x pandas foreach seaborn

【解决方案1】：

您可以将difference 用于列Kiwis，然后使用apply 按子集[] 选择列：

import matplotlib.pyplot as plt

def violin(col):
    sns.violinplot(y=col, x="Kiwis", data=df, split=True, inner="quart")
    plt.figure()


cols = df.columns.difference(['Kiwis'])
df[cols].apply(violin)

【讨论】：

我收到以下错误："Grouper for '<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>' not 1-dimensional", 'occurred at index category')"。我开始将df 定义为df_num = df.select_dtypes(include=[np.float])。现在它完美地工作了！谢谢！

【解决方案2】：

我认为你只需要稍微重新格式化你的数据框，然后你就可以在一个电话中完成整个情节：

df = pd.melt(df, "Kiwis", var_name="Fruit", value_name="Value")

让事情看起来像

  Kiwis    Fruit  Value
0   Yes   Apples      4
1    No   Apples      8
2   Yes   Apples     14
3    No   Apples      3
4   Yes  Oranges     12
5    No  Oranges      1
6   Yes  Oranges      1
7    No  Oranges     11

绘制起来很简单

sns.violinplot(x="Fruit", y="Value", hue="Kiwis", data=df,
           split=True, inner="quart")

【讨论】：

非常酷的解决方案！但是，我得到了大约 200 个数字 - 因此在这种情况下，单个地块的解决方案似乎更好。