Seaborn 直方图/分布子图

Question

我有一个数据框 df，它在一段时间内对多种“N”货币有不同的汇率。

date         pair       rate
2019-05-01   AUD/USD   -0.004
2019-05-01   GBP/USD    0.05
2019-05-01   USD/NOK    0.0002      
...
2020-01-01   AUD/USD   -0.025
2020-01-01   GBP/USD    0.021315
2020-01-01   USD/NOK    0.0045

我想做一个循环来使用 Seaborn sns 绘制 N 个直方图（每对一个）； 添加一个标题名称，说明每个图上的配对名称。

我可以使用简单的 groupby 来实现绘图：

df.groupby('pair').hist(bins=20, normed=True)
plt.show()

但是，这并没有给我单独的标题，我想为情节添加更多功能。

Answer 1

您可以将seaborn.FaceGrid用于这些类型的绘图。

g = sns.FacetGrid(data=df, row='pair')
g.map(sns.distplot, 'rate')

Answer 2

迭代您的 df，为每个唯一值选择切片，为每个切片制作一个分布图。

for pair in df.pair.unique():
    sns.distplot(df.loc[df.pair == pair,'rate'])
    plt.title(pair)

Answer 3

• 不再推荐直接使用FacetGrid ，并且不推荐使用seaborn.distplot 。
• 使用sns.displot ，这是一个图形级别的图。
• 另请参阅seaborn histplot 和 displot 输出不匹配
• 在python 3.10 、 pandas 1.4.2 、 matplotlib 3.5.1 、 seaborn 0.11.2

import pandas as pd
import seaborn as sns

# sample data
data = {'date': ['2019-05-01', '2019-05-01', '2019-05-01', '2020-01-01', '2020-01-01', '2020-01-01'],
        'pair': ['AUD/USD', 'GBP/USD', 'USD/NOK', 'AUD/USD', 'GBP/USD', 'USD/NOK'],
        'rate': [-0.004, 0.05, 0.0002, -0.025, 0.021315, 0.0045]}
df = pd.DataFrame(data)

# plot
g = sns.displot(data=df, x='rate', col='pair', common_bins=True)