在 Pandas 中为每一列散布子图

如何解决在 Pandas 中为每一列散布子图

我想为每对 [df_unempl,df_ipc] 列绘制散点图。这两个数据框从 2000 年到 2020 年。因此，总共有 20 个散点图。

这可以用 for 循环来完成吗？以一次显示 20 个图表的方式。

unempl=df_unempl
deflac=df_ipc
z=pd.merge_ordered(unempl,deflac,on='Country Code',how='inner')
z=z.fillna(0)


sns.lmplot(x='2000 [YR2000]_x',y='2000 [YR2000]_y',data=z,order=1,ci=None,scatter_kws={"s": 10})

sns.lmplot(x='2001 [YR2001]_x',y='2001 [YR2001]_y',scatter_kws={"s": 10})

sns.lmplot(x='2002 [YR2002]_x',y='2002 [YR2002]_y',scatter_kws={"s": 10})

sns.lmplot(x='2003 [YR2003]_x',y='2003 [YR2003]_y',scatter_kws={"s": 10})
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sns.lmplot(x='2020 [YR2020]_x',y='2020 [YR2020]_y',scatter_kws={"s": 10})

提前致谢！

解决方法

您可以定义一个包含 20 个子图的 matplotlib 图，然后使用关键字参数 ax 将 seaborn 图重定向到 matplotlib 轴。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

fig,axs = plt.subplots(5,4)
for i,ax in enumerate(axs.ravel()):
    year = 2000 + i
    sns.regplot(x=f'{year} [YR{year}]_x',y=f'{year} [YR{year}]_y',data=z,order=1,ci=None,scatter_kws={"s": 10},ax=ax)
plt.show()

但是，根据您的问题，不清楚列名的格式以及数据框的外观。因此，我无法告诉您如何调整 sns.relplot 的参数，以便它们从正确的列中获取数据。我需要更多信息。