Question

我正在使用以下代码，尝试将我的pandas数据框df_in的每一列的直方图绘制为一个大图的子图。

%matplotlib notebook
from itertools import combinations
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(len(df_in.columns) // 3, 3, figsize=(12, 48))
for x in df_in.columns:
    df_in.hist(column = x, bins = 100)

fig.tight_layout()

然而，直方图并未在子图中显示。谁知道我错过了什么？谢谢！

Answer 1

我无法评论burhan的答案，因为我没有足够的声望点。他回答的问题是axes不是一维的，它包含轴三元组，因此需要展开：

%matplotlib notebook
from itertools import combinations
import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(len(df_in.columns)//3, 3, figsize=(12, 48))

i = 0
for triaxis in axes:
    for axis in triaxis:
        df_in.hist(column = df_in.columns[i], bins = 100, ax=axis)
        i = i+1

Answer 2

您需要指定要绘制的轴。这应该有效：

fig, axes = plt.subplots(len(df_in.columns)//3, 3, figsize=(12, 48))
for col, axis in zip(df_in.columns, axes):
    df_in.hist(column = col, bins = 100, ax=axis)

Answer 3

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

fig, axis = plt.subplots(2,3,figsize=(8, 8))
df_in.hist(ax=axis)

以上内容将绘制2 * 3（您的数据框总共6个直方图）。根据您的布置要求调整行数和列数（列数）

我的TA @Benjamin曾经告诉我，数据框意味着不必使用for循环。

pandas histogram：将每列的直方图绘制为大数字的子图

3 个答案: