如何对数据框字典进行子图绘制

Question

我想从字典中绘制 16 个数据帧，但我尝试使用 for 循环，但我不知道如何使用我的 DictDataFrame 完成我的代码：

DataFrameDict.keys() :
dict_keys([1, 10, 20, 30, 40, 47, 100, 15, 25, 35, 45, 50, 5, 105, 55, 0])

DataFrameDict[0]:

date_time   id  value   Duration_datetime   Duration(Min)

所以我想从字典中为每个数据帧的每个列 Duration(Min) 子图，但我不知道如何处理：DataFrameDict[key]['Duration(Min)']

fig = plt.figure()
fig, ax = plt.subplots(nrows=4, ncols=4)

for i in range(4):
    for j in range(4):
        subplot = ax[i, j]


plt.show()

Answer 1

尝试展平坐标轴数组并使用 zip 循环：

fig = plt.figure()
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4)

for (key, data), ax in zip(DataFrameDict.items(), axes.ravel()):
    data['Duration (Min)'].plot(ax=ax)

    ax.set_title(f'Data for {key}')

plt.show()

Answer 2

• 使用.ravel 来展平axes array 是相当普遍的。
  • 请参阅answer 至此question 以获得详细说明。
• 当要绘制的项目数不能被列数整除时，math.ceil 将确保有足够的行。
• 此for-loop 遍历枚举的dict keys，使用idx 索引ax_array 中的正确值，并使用key 绘制每个数据帧。
• pandas.DataFrame.plot 用于绘制数据框。

import pandas as pd
import numpy as np  # for test data
import math

# test data
rows = 10
keys = sorted([1, 10, 20, 30, 40, 47, 100, 15, 25, 35, 45, 50, 5, 105, 55, 0])
df_dict = {key: pd.DataFrame({'a': np.random.randint(0, 10, size=(rows)), 'b': np.random.randint(15, 25, size=(rows)), 'Duration(Min)': np.random.randint(30, 40, size=(rows))}) for key in keys}

# determine number of rows, given the number of columns
cols = 4
rows = math.ceil(len(keys) / cols)

# create the figure with multiple axes
fig, axes = plt.subplots(nrows=rows, ncols=cols, figsize=(16, 16))

# convert the axes from a 4x4 array to a 16x1 array
ax_array = axes.ravel()

# iterate through the dataframe dictionary keys and use enumerate
for idx, key in enumerate(keys):
    df_dict[key]['Duration(Min)'].plot(ax=ax_array[idx], ylabel='Value', title=f'DataFrame: {key}')
plt.tight_layout()
plt.show()