Python 如何按列而不是matplotlib中的行迭代子图

发布于03月18日

假设我有一个30列的数据框架，前10列是各种收集数据的"平均值"，接下来10列是"中间值"，最后10列是"模式".例如，第1列是height_mean，第10列是height_median，第20列是height_mode.第2列是weight_mean，第11列是weight_median，第21列是weight_median.

height_mean	...	height_median	...	height_mode	...
56	...	58	...	55	...

我想创建一个10x3的子图，它取每个变量的平均值、中值和模式图，并相邻地绘制它们，这样子图的每一行都是一个新变量.因此，第一行子地块将有高度的平均值、中位数和模式图，第二行子地块将有重量的平均值、中位数和模式图，依此类推.

到目前为止，我已经有了这个，它按照列在数据帧中的顺序创建子图:

fig, axs = plt.subplots(10, 3, figsize=(20,20))

for count, ax in zip(df.columns, axs.ravel()):
    df_data.loc[:,[count]].boxplot(ax=ax)
plt.show()

我try 过这样做，但没有成功:

for n, column in enumerate(df_columns):
    # add a new subplot iteratively
    ax = plt.subplot(10, 3, n + 1)
    df_data.iloc[:,[n]].boxplot(ax=ax)
    ax = plt.subplot(10, 3, n + 2)
    df_data.iloc[:,[n+9]].boxplot(ax=ax)
    ax=plt.subplot(10,3,n+3)
    df_data.iloc[:,[n+19]].boxplot(ax=ax)

headers = ['height_mean', 'weight_mean', 'height_median', 'weight_median', 'height_mode', 'weight_mode'] df = pd.DataFrame(np.random.random((10, 6)), columns=headers) # height_mean weight_mean height_median weight_median height_mode weight_mode # 0 0.982351 0.548713 0.559040 0.497497 0.842977 0.738946 # 1 0.832716 0.660227 0.754149 0.286536 0.315156 0.312089 # 2 0.997460 0.290112 0.501917 0.974751 0.097419 0.559542 ncols = 3 nrows = len(df.columns) // ncols fig, axs = plt.subplots(nrows, ncols, sharey=True, constrained_layout=True) for col, ax in zip(df.columns, axs.T.ravel()): df[[col]].boxplot(ax=ax)

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