将pandas DataFrame.plot嵌入到matplotlib子图中

Question

我的大脑感到疼痛

我有一些代码会生成33个图像，这些图像都在一列中。

#fig,axes = plt.subplots(nrows=11,ncols=3,figsize=(18,50))
accountList =  list(set(training.account))
for i in range(1,len(accountList)):
    training[training.account == accountList[i]].plot(kind='scatter',x='date_int',y='rate',title=accountList[i])
#axes[0].set_ylabel('Success Rate')

我想将上面我已经注释掉的图表中的每一个图表添加到一张图中，但是所有尝试都失败了。我尝试在绘图命令中加入 ax=i，但是出现了'numpy.ndarray' object has no attribute 'get_figure'的错误。而且，当我缩小规模，在一个1x1的图中绘制单个图表时，我的x和y坐标轴都变得混乱。我感觉离答案很近了，但我需要一点帮助。谢谢。

- Kevin Thompson

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我认为你需要使用类似于ax=axes[i,j]这样的东西，但我可能错了。这个有帮助吗？http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html#targeting-different-subplots - David Hagan

Answer 1

subplots返回的轴句柄根据请求的子图数量而变化：

• 对于（1x1），您将获得单个句柄，
• 对于（nx1或1xn），您将获得一个1d句柄数组，
• 对于（mxn），您将获得一个2d句柄数组。

看起来您的问题来自于从第二种情况到第三种情况（即1d到2d轴数组）的接口更改。如果您事先不知道数组形状，以下代码片段可以帮助解决问题。

我发现numpy的unravel_index在迭代轴时非常有用，例如：

ncol = 3 # pick one dimension
nrow = (len(accountList)+ ncol-1) / ncol # make sure enough subplots
fig, ax = plt.subplots(nrows=nrow, ncols=ncol) # create the axes

for i in xrange(len(accountList)):   # go over a linear list of data
  ix = np.unravel_index(i, ax.shape) # compute an appropriate index (1d or 2d)

  accountList[i].plot( ..., ax=ax[ix])   # pandas method plot
  ax[ix].plot(...)   # or direct axis object method plot (/scatter/bar/...)

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您还可以对返回的数组进行重塑，使其成为线性的（就像我在这个答案中使用的那样）：

for a in ax.reshape(-1):
    a.plot(...)

如链接中的解决方案所述，如果您可能有1x1子图(然后收到单个轴句柄)，则需要对axs进行一些调整; axs = np.array(axs)就足够了。

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在仔细阅读docs后（糟糕），将squeeze = False设置为强制subplots返回2D矩阵，不管ncols / nrows的选择。 （squeeze默认为True）。

如果这样做，您可以迭代两个维度（如果对于您的数据而言是自然的），或者使用上述任何一种方法线性地迭代数据并计算对ax的2D索引。

- Bonlenfum

Answer 2

在Bonlenfum的回答基础上，这里有一种使用groupby子句的方法：

accountList = training.account.unique()
accountList.sort()
for i, group in training.groupby('account'):
    ix = np.where(accountList==i)[0][0]
    ix = np.unravel_index(ix, ax.shape)
    group.plot(ax=ax[ix],title = i)

这样我们就可以在图表中使用标题，并且还可以容纳值缺失的组（即1、3、8）。

- camdenl