Pandas：在同一图中绘制两个直方图

Question

我希望在同一个图表上显示2个直方图（使用不同的颜色和可能不同的透明度）。我尝试了：

import random
x = pd.DataFrame([random.gauss(3,1) for _ in range(400)])
y = pd.DataFrame([random.gauss(4,2) for _ in range(400)])


x.hist( alpha=0.5, label='x')
y.hist(alpha=0.5, label='y')
x.plot(kind='kde', style='k--')
y.plot(kind='kde', style='k--')

plt.legend(loc='upper right')
plt.show()

这会生成4个不同的图表结果。我该如何将它们放在同一张图表上？

- meto

Answer 1

如果我理解正确，两个数据集应该在同一个子图中呈现。因此应该是：

如果我理解正确，两个数据集应该在同一个子图中呈现。所以应该是

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
_ = ax.hist(x.values)
_ = ax.hist(y.values, color='red', alpha=.3)

你可以向 pandas 的 plot 方法传递一个轴对象，所以如果你想在另一个图中同时显示两个 kde，请执行以下操作：

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
x.plot(kind='kde', ax=ax)
y.plot(kind='kde', ax=ax, color='red')

为了将所有内容放入单个图中，需要使用两个不同的y轴，因为kde是密度而histogram是频率。为此，您可以使用axes.twinx()命令。

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111)
_ = ax.hist(x.values)
_ = ax.hist(y.values, color='red', alpha=.3)

ax1 = ax.twinx()
x.plot(kind='kde', ax=ax1)
y.plot(kind='kde', ax=ax1, color='red')

- rustil

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谢谢，这差不多可以了！现在我有了一个包含两个直方图的图像和另一个包含两个kde的图像。如何将它们合并到同一张图中？运行您的所有代码，但没有第二个 fig = ...，仍然会给我2个不同的图。 - meto

问题在于 KDE（密度）与直方图（频率）具有不同的刻度，因此您必须通过使用 ax.twinx() 引入第二个 y 刻度，就像这里一样：链接。我马上会更新我的答案。 - rustil

第一种解决方案的问题在于计数由箱子宽度确定。如果它们不同，则垂直轴是无法比较的。 - user48956

@rustil 这个解决方案还可行吗？我认为不行。 - Olu Adeyemo

Answer 2

您可以使用plt.figure()和add_subplot()函数：前两个参数是您在图中想要的行数和列数，最后一个参数是子图在图中的位置。

fig = plt.figure()
subplot = fig.add_subplot(1, 2, 1)
subplot.hist(x.ix[:,0], alpha=0.5)
subplot = fig.add_subplot(1, 2, 2)
subplot.hist(y.ix[:,0], alpha=0.5)

- polku