如何从应用于单列的条件和同一 dataframe 的另一单列上可用的数据中的 plot 子图？

Question

我有一个 dataframe 很像下面的一个：

data = {'A':[21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
        'B':[8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3],
        'C':[10,15,23,17,18,26,24,30,35,42,44,42,38,36,34,30,27,25,27,24,1,0,2,3,5,26,30,40,42,50]}

data_df = pd.DataFrame(data)
data_df

我想要子图，子图的数量应该等于“B”列的唯一值的数量。 X 轴 = “A”列中的值，Y 轴 = “C”列中的值。

我试过的代码：

fig = px.line(data_df, 
              x='A', 
              y='C', 
              color='B',
              facet_col = 'B',
              )
fig.show()

给 output 之类的

但是，我希望将图表放在一列中，每个图表都自动缩放到相关区域和轴上的分辨率。 可能性：我可以以某种方式使用 groupby 命令来做到这一点吗？

由于基于其他数据，我可能在“B”列中有其他数量的唯一值（例如 5 个唯一值），我希望这段代码能够动态工作。 请帮助我。

PS：plotly快递模块用于plot图。

Answer 1

您可以改为使用参数facet_row = 'B' ，它将自动按行堆叠子图。

import pandas as pd
import plotly.express as px

data = {'A':[21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
        'B':[8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3],
        'C':[10,15,23,17,18,26,24,30,35,42,44,42,38,36,34,30,27,25,27,24,1,0,2,3,5,26,30,40,42,50]}

data_df = pd.DataFrame(data)
fig = px.line(data_df, 
              x='A', 
              y='C', 
              color='B',
              facet_row = 'B',
              )
fig.show()

Answer 2

这可能无法涵盖您的整个问题，但重点是：

我想将图表放在一个列中

您可以通过以下方式指定：

facet_col_wrap=1

Plot 1

完整代码：

import plotly.express as px
import pandas as pd
data = {'A':[21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],
        'B':[8,8,8,8,8,8,8,8,8,8,5,5,5,5,5,5,5,5,5,5,3,3,3,3,3,3,3,3,3,3],
        'C':[10,15,23,17,18,26,24,30,35,42,44,42,38,36,34,30,27,25,27,24,1,0,2,3,5,26,30,40,42,50]}

data_df = pd.DataFrame(data)
data_df

fig = px.line(data_df, 
              x='A', 
              y='C', 
              color='B',
              facet_col = 'B',
              facet_col_wrap=1
             )

fig.show()