绘制具有重叠轮廓的每个 df 列的直方图答案

【问题标题】：Plot histogram for each df column with overlapping outlines绘制具有重叠轮廓的每个 df 列的直方图
【发布时间】：2019-06-24 11:29:29
【问题描述】：

我在创建一组直方图时遇到了一些问题。我有一个 10 列的熊猫数据框。最后一列是二进制的。我想将前 9 列显示为直方图。现在，我有 df.hist() 将所有 10 个直方图显示为一组，这很好。

但我想进一步定制它。例如，对于我的数据框中的第 1 列，我希望它的直方图将第 10 列 == 1 的分布覆盖在第 10 列 == 0 的分布之上。这个二进制第 10 列本质上是 9 个中每个列的图例直方图。我还想只显示直方图轮廓（无填充），以便您可以看到两个分布相互重叠（红色表示 1，绿色表示 0）。

非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

你想要 10 列的 10 个不同的直方图还是 10 列的单个直方图。
@Jeril，我希望实现 9 个不同的直方图（每个 df 列 1 个）。如果我可以将它们布置成 3x3 的网格，那就太好了。在 9 个直方图中的每一个中，都会有两个轮廓（第 10 列值为 1 的 df 行的红色轮廓和第 10 df 列的值为 0 的绿色轮廓）。还有一个显示“红色 (1)”和“绿色 (0)”的图例。
您可以迭代数据框列并使用子图进行绘图。那可行。你试过这种方法吗？
还没有，但我会试一试子情节。 matplotlib 相当新，所以听到你提到子图会有所帮助。我将尝试按照我需要的方式设置一列，然后在 df.columns 中执行 for x。谢谢！

标签： python pandas matplotlib histogram

【解决方案1】：

以下可能对您有用

import matplotlib.pyplot as plt

fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=3)

for ind, col in enumerate(df.columns):
    df[col].hist(ax=axes[ind % 3, int(ind / 3)])

您可以使用df.columns，也可以迭代所需的列列表。

【讨论】：