分组后如何将每个直方图绘制成网格？答案

【问题标题】：How to plot each histogram into a grid after grouping?分组后如何将每个直方图绘制成网格？
【发布时间】：2022-01-06 19:43:06
【问题描述】：

我有一个pandas.DataFrame 的表单

index       Var2     Var6
                           
 0         1          100
 1         1          123
 2         2          234
 3         2          456
 4         2          132
 5         2          354
 6         3          153
 7         4          456
 8         4          123
 9         4          125

我想通过对Var2 进行分组来绘制直方图。根据上面的例子，有 4 个Var2。因此，应该有 4 个直方图。上面的代码是我用作示例的代码。实际上，在我的数据中，Var2 有 1 到 144 个，Var6 的数量是随机的。如何绘制 144 的直方图？那么，如何进行高斯拟合并测量半高全宽（FWHM）？

【问题讨论】：

您可以将.hist() 应用于您的dataFrameGroupby 对象（.groupby(condition) 返回的内容。所以您可以这样做df.groupby(['Var2']).hist()
非常感谢您的帮助。显示了所有 144 个直方图。我有一个问题。有没有办法在一页上显示 12 个水平直方图和 12 个垂直直方图？

标签： python pandas sorting curve-fitting gaussian

【解决方案1】：

要么使用DataFrame.plot 和subplots 选项，要么使用seaborn displot 和col。

`DataFrame.plot.hist`

使用DataFrame.pivot_table 将Var2 值转换为列：

pivoted = df.pivot_table(
    index=df.groupby('Var2').cumcount(),
    columns='Var2',
    values='Var6')

# Var2      1      2      3      4
# 0     100.0  234.0  153.0  456.0
# 1     123.0  456.0    NaN  123.0
# 2       NaN  132.0    NaN  125.0
# 3       NaN  354.0    NaN    NaN

使用DataFrame.plot 与subplots 和layout 将这些列绘制成子图：

# adjust the params as needed for your real data
pivoted.plot.hist(
    subplots=True,
    layout=(2, 2),
    figsize=(8, 8),
    sharey=True)

`sns.displot`

如果您愿意使用 seaborn，请将您的原始 df（未转置）与 sns.displot 和 kind='hist' 一起使用：
```
sns.histplot(
    data=df, x='Var6',
    col='Var2', col_wrap=2,
    height=3, aspect=1,
    kind='hist')
```

【讨论】：