如何使用 for 循环和 zip 函数在 python 中绘制子图？

Question

我是 python 的新手，一直坚持使用 zip 函数绘制子图。非常感谢您的帮助！

我想在数据框中为我的营养素绘制条形图，我可以在其中区分有机和非有机。对于我数据框中的每个国家/地区，我都想要子图。这是我的数据框：

country	organic	nutrients	values
US	False	carbohydrates	45
US	True	carbohydrates	41
DE	False	calcium	37
DE	True	calcium	31

我的情节应该是这样的：

因为我的数据框中有很多国家，所以我想给我们一个 for 循环和 zip 函数。但是当我实现这段代码时，我得到一个空的canvas：

fig, axes = plt.subplots(nrows=2, ncols=3, figsize=(30, 15))

for i, ax in zip(range(0, 5), axes.flatten()):

    # Filter data for each country
    country_df = df[df["country"] == i]

    # Populate subplots
    ax.bar(country_df["nutrients"], country_df["values"], hue="organic")

    # Add x/y labels
    ax.set_xlabel("nutrients")
    ax.set_ylabel("average value")

有人可以帮忙吗？谢谢！！

Answer 1

您的代码存在问题，当您尝试按国家/地区过滤时，您实际上是在按数字过滤（它永远不会匹配您的图表）。为了轻松创建您在图中显示的分组，我建议使用 seaborn。一个可能的解决方案是：

import seaborn as sns

countries = set(df['countries'])
# Calculate the number of subplots based on the number of countries
ncols = 3
nrows = math.ceil(len(countries) / ncols)
fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(30, 15))

for country, ax in zip(countries, axes.flatten()):
    # Filter data for each country
    country_df = df[df["country"] == country]   # Select by country name

    # Populate subplots
    sns.barplot(data=country_df, x="nutrients", y="values", hue="organic", ax=ax)

    # Add x/y labels
    ax.set_xlabel("nutrients")
    ax.set_ylabel("average value")

如何使用 for 循环和 zip 函数在 python 中绘制子图？

How do I use a for loop and the zip function to plot subplots in python?

python

for-loop