python - 使用子图和循环绘制 Pandas groupby 组

Question

我正在尝试基于 Pandas groupby 对象生成子图网格。我希望每个图都基于一组 groupby 对象的两列数据。假数据集：

C1,C2,C3,C4
1,12,125,25
2,13,25,25
3,15,98,25
4,12,77,25
5,15,889,25
6,13,56,25
7,12,256,25
8,12,158,25
9,13,158,25
10,15,1366,25

我尝试了以下代码：

import pandas as pd
import csv   
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import math

#Path to CSV File
path = "..\\fake_data.csv"

#Read CSV into pandas DataFrame
df = pd.read_csv(path)

#GroupBy C2
grouped = df.groupby('C2')

#Figure out number of rows needed for 2 column grid plot
#Also accounts for odd number of plots
nrows = int(math.ceil(len(grouped)/2.))

#Setup Subplots
fig, axs = plt.subplots(nrows,2)

for ax in axs.flatten():
    for i,j in grouped:
        j.plot(x='C1',y='C3', ax=ax)

plt.savefig("plot.png")

但它会生成 4 个相同的子图，每个子图上都绘制了所有数据（请参见下面的示例输出）：

我想做类似以下的事情来解决这个问题：

for i,j in grouped:
    j.plot(x='C1',y='C3',ax=axs)
    next(axs)

但我得到这个错误

AttributeError：“numpy.ndarray”对象没有属性“get_figure”

我将在要绘制的 groupby 对象中拥有动态数量的组，以及比我提供的假数据更多的元素。这就是为什么我需要一个优雅的动态解决方案，并且每个组数据集都绘制在一个单独的子图上。

Answer 1

听起来您想要并行地迭代组和轴，因此您不需要嵌套for循环（迭代每个轴的所有组），而是需要这样的东西：

for (name, df), ax in zip(grouped, axs.flat):
    df.plot(x='C1',y='C3', ax=ax)

您在第二个代码片段中有正确的想法，但是您遇到了错误，因为axs它是一个轴数组，但plot只需要一个轴。因此，next(axs)在您的示例中替换ax = axs.next()并更改plotto的参数也应该有效ax=ax。