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Anofelesoff
Asked:2020-05-25 04:39:15 +0000 UTC2020-05-25 04:39:15 +0000 UTC

如何在 Matplotlib 中创建一个循环以使用声明的参数进行自动绘图

  • 772

有一个功能

def super_show_spb(data, index, values, locality_name, columns=None, aggfunc="count",
               fill_value=0, dropna=True, figsize=(12, 5), grid=True, **kwargs):
    (city_center_data
     .query('locality_name == locality_name')
     .pivot_table(index=index, values=values, columns=columns,
                  aggfunc=aggfunc, fill_value=fill_value, dropna=dropna)
     .plot.bar(figsize=figsize, grid=grid, **kwargs))
super_show_spb(data= city_center_data, index='year', values='last_price', locality_name = '"Санкт-Петербург" and cityCenters_nearest_km == 3')

我怎么能用循环做同样的事情

for columns in city_center_data(['year', 'month', 'weekday']):
    (city_center_data.query('locality_name == "Санкт-Петербург" and cityCenters_nearest_km == 3')
    .pivot_table(index=column, values= 'last_price', aggfunc='count', fill_value=0)
    .plot.bar(figsize=(12, 5), grid=True))
    plt.show()

以格式尝试过

for columns in city_centre_data:
    columns = (['year', 'month', 'weekday'])
    (city_center_data.query('locality_name == "Санкт-Петербург" and cityCenters_nearest_km == 3')
    .pivot_table(index=columns, values= 'last_price', aggfunc='count', fill_value=0)
    .plot.bar(figsize=(12, 5), grid=True))
    plt.show()

但所有数据都出现在一张图表上。因此，您应该为列获得三个不同的图表

python

2 个回答

  1. Best Answer

    你在同一张图上画三张图axes。为了让您获得三个单独的图表，您需要更改axes. 例如像这样：

    fig = plt.figure()
total_axes = len(df.columns) # общее количество графиков (в данном случае
                             # берем равным количеству колонок в датафрейме
subplt = 1 # номер начального axes
for x in df.columns:
    ax = fig.add_subplot(total_axes, 1, subplt) # добавляем axes для каждого графика
    df[x].plot() #отрисовываем график
    subplt+=1

plt.tight_layout()
plt.show()

    在此处输入图像描述

    • 3

  2. 我也有这个选项

    
for columns in ['year', 'month', 'weekday']:
    (city_center_data.query('locality_name == "Санкт-Петербург" and cityCenters_nearest_km == 3')
    .pivot_table(index=columns, values= 'last_price', aggfunc='count', fill_value=0)
    .plot.bar(figsize=(12, 5), grid=True))
    plt.show()
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