matplotlib:从pandas创建多个子地块（多类）

Question

我想从我的熊猫数据框创建多个绘图，如下所示：

dataset.head()
   trip_id   duration     distance  avg_speed    avg_acc     travel_mode
0   303633       1.0      42.74      0.00        70.46        foot
1   303637      30.0      521.07     1.43        27.86         car
2   303638      13.0      339.58     0.65        26.30         car
3   303642      12.0      459.94     0.00        78.67         car
4   303657       4.0      71.3       0.00        72.94        foot

travel_mode列包含5种不同的运输方式：

dataset.travel_mode.unique()
array(['foot', 'car', 'bus', 'bike', 'metro'], dtype=object)

我想绘制每个旅行模式的duration, distance, avg_speed和avg_accper的分布。你知道吗

col = ['duration', 'distance', 'avg_speed', 'avg_acc', 'travel_mode']
dataset[col].groupby('travel_mode').hist(bins=50, figsize=(6, 4))

数字的显示方式让你无法分辨哪个数字是哪种交通工具。然后我试着用偏态分布。你知道吗

偏度分布：

l = dataset.columns.values
n_cols=4
n_rows =5
plt.figure(figsize=(3*n_cols,2*n_rows))
for i in range(0,len(l)):
    plt.subplot(n_rows + 1,n_cols,i+1)
    sns.distplot(dataset[l[i]],kde=True)

TypeError: unsupported operand type(s) for /: 'str' and 'int'

如何按旅行模式显示带标签的分布，使旅行模式成行，列显示duration, distance, avg_speed,和avg_acc的数字？你知道吗

Answer 1

这应该可以通过travel_mode分隔。注意subplots=True。你知道吗

dataset[col].groupby('travel_mode').plot(kind='hist', bins=50, subplots=True)

如果您想覆盖密度图，我认为它将适用于seaborn：

df = dataset[col].melt(['travel_mode'], var_name='cols',  value_name='vals')
g = sns.FacetGrid(df, col='cols', row="travel_mode")
g = (g.map(sns.distplot, "vals", kde=True, bins=50))

Answer 2

这不是一个漂亮的代码，但你可以识别组。。。标题是组名和列的串联。你知道吗

groups = dataset.groupby('travel_mode')
for group in groups:
    label = group[0]
    data = group[1]
    data.columns = label + " - " + data.columns
    data.hist(bins=50)