循环创建图形

Question

我正在寻求一些关于如何最好地自动化循环以创建由dict进行的一些计算的图形可视化的指导。

我将以下代码拼凑在一起以创建单个图形，但需要生成许多相似的图形（使用不同的变量），而不是多次输出每个变量（将有100个变量）。

对于单个图，我有以下代码（见下文），其中Calclist是一个字典，而variable1是该字典中的特定列：

 import pandas as pd
 import numpy as np
 import matplotlib.pyplot as plt

 Sets = {}
 labels = ['0 - 5','5 - 25','25 - 50','50 - 75','75 - 100']
 blocks = [-1,5,25,50,75,100]

 for i in Calclist:

     out = pd.cut(Calclist[i]['variable1'], bins = blocks)
     Sets[i] = (pd.value_counts(out)/Calclist[i]['variable1'].count())*100

 df = pd.DataFrame(Sets)
 df.reset_index(level=0, inplace=True)
 df.rename(index = str, columns = {'index':'blocks'}, inplace=True)

 ax = df.plot.bar(title='One iteration - works well')
 ax.set_xlabel("x-axis label")
 ax.set_ylabel("y-axis label")
 ax.set_xticklabels(labels, rotation=45)

到目前为止，非常好 - 这就是代码将产生的内容：

我真正想做的是迭代变量1（变量2，变量3，......）。

我尝试了几件事，并且认为我已经接近但可能缺少一些基本的东西。

具体来说，我尝试使用＆＃34;参数＆＃34;嵌套另一个迭代系列的循环，它包含我对可视化感兴趣的变量名称：

 Sets = {}
 labels = ['0 - 5','5 - 25','25 - 50','50 - 75','75 - 100']    
 blocks = [-1,5,25,50,75,100]                                

 Parameter = pd.Series("variable1","variable2")

 for j in Parameter:

     for i in Calclist:

         out = pd.cut(Calclist[i][Parameter[j]], bins = blocks)
         Sets[i] = (pd.value_counts(out)/Calclist[i]
         [Parameter[j]].count())*100

但是我收到以下错误：

 TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind, 
 'powertotal_total' was passed

非常感谢任何和所有建议。

Answer 1

你不能以这种方式迭代大熊猫系列。 试试

for j in ["variable1","variable2"]:

或其中的一些变体

编辑：或查找如何迭代大熊猫系列 http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.Series.iteritems.html

Answer 2

您的错误消息是由初始化Parameters：

的方式引起的

parameter = pd.Series('variable1', 'variable2')
...
TypeError: Index(...) must be called with a collection of some kind,
'variable2' was passed

您必须将数组，字典或标量值传递给pd.Series。此外，迭代Parameters将返回其值。最后，您应该为每个Sets初始化parameter：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

labels = ['0 - 5','5 - 25','25 - 50','50 - 75','75 - 100']
blocks = [-1,5,25,50,75,100]

Parameters = pd.Series(['variable1', 'variable2'])

for parameter in Parameters:
    Sets = {}
    for i in Calclist:
        out = pd.cut(Calclist[i][parameter], bins = blocks)
        Sets[i] = (pd.value_counts(out)/Calclist[i][parameter].count())*100

    df = pd.DataFrame(Sets)
    df.reset_index(level=0, inplace=True)
    df.rename(index=str, columns={'index': 'blocks'}, inplace=True)

    ax = df.plot.bar(title=parameter)
    ax.set_xlabel("x-axis label")
    ax.set_ylabel("y-axis label")
    ax.set_xticklabels(labels, rotation=45)