此代码可以很好地生成一行 3 个子图
g = np.random.choice([1,2,3], 10)
s = np.random.normal(size=10)
s2 =np.random.normal(size=10)
df = pd.DataFrame([g, s, s2]).T
df.columns = ['key', 's1', 's2']
gb = df.groupby('key')
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(12, 4))
i = 0
for key, df2 in gb:
df2.plot(ax=axes[i], x='s1', y='s2', title=key)
i = i + 1
但是如果我尝试添加第二行(nrows=2),它会因属性错误而爆炸
AttributeError: 'numpy.ndarray' 对象没有属性 'get_figure'
fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
fig.tight_layout() # Or equivalently, "plt.tight_layout()"
i = 1
for key, df2 in gb:
df2.plot(ax=axes[i])
i = i + 1
那是因为axes
现在是 matplotlib 轴的二维数组。
In [35]: fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3)
In [36]: axes
Out[36]:
array([[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10c094ac8>,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10ee40b70>,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10c0ac240>],
[<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10edf8a90>,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10ec27630>,
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot object at 0x10edc9128>]], dtype=object)
In [37]: axes.shape
Out[37]: (2, 3)
尝试类似
In [38]: for i, (key, df2) in enumerate(gb):
df2.plot(ax=axes[0][i])
如果你想绕到第二行,你必须做类似axes[i // 3][i % 3]
事情
(我将您的示例扩展为 6 个组)
In [67]: df
Out[67]:
key s1 s2
0 3 -1.452043 -0.119374
1 1 0.603860 -1.635034
2 3 0.964165 -0.043124
3 2 0.459628 -0.538155
4 3 0.398761 -0.195261
5 1 0.085750 -0.116766
6 2 -0.397419 -0.140660
7 3 -0.053209 1.547755
8 1 -0.634555 -0.509077
9 3 0.138808 0.608165
10 6 -1.452043 -0.119374
11 4 0.603860 -1.635034
12 6 0.964165 -0.043124
13 5 0.459628 -0.538155
14 6 0.398761 -0.195261
15 4 0.085750 -0.116766
16 5 -0.397419 -0.140660
17 6 -0.053209 1.547755
18 4 -0.634555 -0.509077
19 6 0.138808 0.608165
In [63]: for i, (key, df2) in enumerate(gb):
df2.plot(ax=axes[i // 3][i % 3])
非常感谢你,汤姆。 这现在工作得很好。 真诚地感谢您的有用回复。
最有用的评论
如果你想绕到第二行,你必须做类似
axes[i // 3][i % 3]
事情(我将您的示例扩展为 6 个组)