Pandas BoxPlots como Subplots con Eje Y Individual -- python campo con pandas campo con boxplot campo con pandas-groupby camp Relacionados El problema

pandas boxplots as subplots with individual y-axis


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Español

Supongamos que tengo un conteo de datos con tres grupos 'K', 'L' y 'M' en la columna 'Tipo' como:

  /admin0  

Para ver los cuadros agrupados individuales, puedo usar:

  /admin111  

Ahora me gustaría combinar estas parcelas únicas como subfotes en una figura.

Uso de /admin2 Crea tales Subplots. Sin embargo, debido al rango variable en la columna 'A', 'B' y 'C' Estos subfusiones son difíciles de leer, es decir, la información se pierde especialmente en los formularios impresos.

¿Cómo puede cada subplota tener un eje Y individual?

Original en ingles

Let's assume I have a dataframe with three groups 'K', 'L' and 'M' in column 'type' like:

df = pd.DataFrame(data={'A': random.sample(xrange(60, 100), 10),                     'B': random.sample(xrange(20, 40), 10),                     'C': random.sample(xrange(2000, 3010), 10),                     'type': list(3*'K')+list(3*'L')+list(4*'M')}) 

For viewing single grouped boxplots I can use:

for i,el in enumerate(list(df.columns.values)[:-1]):     a = df.boxplot(el, by ='type') 

I would now like to combine these single plots as subplots in one figure.

Using df.boxplot(by='type') creates such subplots. However, because of the variable range in column 'A', 'B' and 'C' these subplots are difficult to read, i.e. information is lost especially in printed forms.

How can each subplot have an individual y-axis?

           

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Una posible solución que también usa Edit-> Current project's triggers2 es para crear la figura y los subplots, luego pase los ejes en Edit-> Current project's triggers3 usando el argumento Edit-> Current project's triggers4

Por ejemplo:

  Edit-> Current project's triggers5  

ingrese la descripción de la imagen aquí

 

A possible solution which also uses matplotlib is to create the figure and subplots then pass the axes into df.boxplot() using the argument ax=

For example:

import matplotlib.pyplot as plt  fig, axes = plt.subplots(2,2) # create figure and axes  df = pd.DataFrame(data={'A': random.sample(xrange(60, 100), 10),                     'B': random.sample(xrange(20, 40), 10),                     'C': random.sample(xrange(2000, 3010), 10),                     'type': list(3*'K')+list(3*'L')+list(4*'M')})  for i,el in enumerate(list(df.columns.values)[:-1]):     a = df.boxplot(el, by="type", ax=axes.flatten()[i])  fig.delaxes(axes[1,1]) # remove empty subplot plt.tight_layout()   plt.show() 

enter image description here

 
 
 
 

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