在不同的图中绘制多个 Pandas 自相关图答案

【问题标题】：Plotting multiple Pandas autocorrelation plots in different plots在不同的图中绘制多个 Pandas 自相关图
【发布时间】：2021-02-09 20:19:44
【问题描述】：

我的问题与this one 有点相关。我有一个 Pandas DataFrame，我想分别为value 中的每个项目绘制自相关函数category。下面是我尝试过的，它在同一个图上绘制了所有自相关函数。如何分别绘制它们并控制绘图大小？

# Import libraries
import pandas as pd
from pandas.plotting import autocorrelation_plot

# Create DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'category': ['sav','sav','sav','sav','sav','check','check','check','check','check','cd','cd','cd','cd','cd'],
    'value': [1.2,1.3,1.5,1.7,1.8, 10,13,17,20,25, 7,8,8.5,9,9.3]
})

# Loop through for each item in category and plot autocorrelation function
for cat in df['category'].unique():
    s = df[df['category']==cat]['value']
    s = s.diff().iloc[1:] #First order difference to de-trend
    ax = autocorrelation_plot(s)

【问题讨论】：

标签： python pandas plot autocorrelation

【解决方案1】：

一种简单的方法是在每次迭代后使用plt.show() 强制渲染：

# Loop through for each item in category and plot autocorrelation function
for cat in df['category'].unique():

    # create new figure, play with size
    plt.figure(figsize=(10,6))
    s = df[df['category']==cat]['value']
    s = s.diff().iloc[1:] #First order difference to de-trend
    ax = autocorrelation_plot(s)
    plt.show()  # here

也可以用groupby简化语法：

for cat, data in df.groupby('category')['value']:
    plt.figure(figsize=(10,6))

    autocorrelation_plot(data.diff().iloc[1:])

    plt.title(cat)
    plt.show()

【讨论】：