matplotlib 用熊猫绘制多个图

Question

我目前正在尝试开发一个方便的函数，它应该为熊猫数据框中的每一列创建一个基本图，其中包含数据框中所有列的数据集中的值及其数量。def plot_value_counts(df, leave_out):  # is supposed to create the subplots grid where I can add the plots  fig, axs = plt.subplots(int(len(df)/2) + 1,int(len(df)/2) + 1)  for idx, name in enumerate(list(df)):    if name == leave_out:      continue    else:      axs[idx] = df[name].value_counts().plot(kind="bar")  return fig, axs这个片段永远运行，永不停止。我尝试查看有关 stackoverflow 的其他类似问题，但找不到任何针对我的案例的特定问题。

Answer 1

您可以axis在 plot 方法docs 中传递对象。你应该迭代列：

fig, axs = plt.subplots(int(len(df)/2) + 1,int(len(df)/2) + 1)

for idx, name in enumerate(df.columns):

    if name == leave_out:

        continue

    else:

        df[name].value_counts().plot(kind="bar", ax=axs[idx])

编辑：如果您有内存问题（似乎没有运行），请先尝试不使用子图和show每个图：

for idx, name in enumerate(df.columns):

    if name == leave_out:

        continue

    else:

        df[name].value_counts().plot(kind="bar")

        plt.show()

Answer 2

这是我为我的项目编写的一个函数，用于绘制熊猫数据框中的所有列。它将生成一个大小为 nx4 的网格并绘制所有列

def plotAllFeatures(dfData):

    plt.figure(1, figsize=(20,50))

    pos=1

    for feature in dfData.columns:

        plt.subplot(np.ceil(len(dfData.columns)/4),4,pos)

        dfData[feature].plot(title=feature)

        pos=pos+1

    plt.show()