Vẽ một khung dữ liệu như cả 'lịch sử' và 'kde' trên cùng một ô

Question

Tôi có gấu trúc dataframe với thông tin người dùng. Tôi muốn vẽ số tuổi của người dùng dưới dạng cả hai kind='kde' và trên kind='hist' trên cùng một âm mưu. Tại thời điểm này tôi có thể có hai ô riêng biệt. Các dataframe giống:

member_df=  
user_id Age 
1   23 
2   34 
3   63 
4   18 
5   53 
... 

sử dụng

ax1 = plt.subplot2grid((2,3), (0,0)) 
member_df.Age.plot(kind='kde', xlim=[16, 100]) 
ax1.set_xlabel('Age') 

ax2 = plt.subplot2grid((2,3), (0,1)) 
member_df.Age.plot(kind='hist', bins=40) 
ax2.set_xlabel('Age') 

ax3 = ... 

Tôi hiểu rằng kind='kde' sẽ cho tôi tần số cho trục y trong khi kind='kde' sẽ cung cấp một phân phối tích lũy, nhưng là có một cách để kết hợp cả hai và trục y có được biểu diễn bằng tần số không?

Answer 1

pd.DataFrame.plot() trả về số ax nó đang âm mưu. Bạn có thể tái sử dụng điều này cho các lô khác.

Hãy thử:

ax = member_df.Age.plot(kind='kde') 
member_df.Age.plot(kind='hist', bins=40, ax=ax) 
ax.set_xlabel('Age') 

dụ
tôi âm mưu hist đầu tiên để đưa vào nền
Ngoài ra, tôi đưa kde trên secondary_y trục

import pandas as pd 
import numpy as np 


np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 2), columns=list('ab')) 

ax = df.a.plot(kind='hist') 
df.a.plot(kind='kde', ax=ax, secondary_y=True) 

---

phản ứng nhận xét
sử dụng subplot2grid. chỉ tái sử dụng ax1

import pandas as pd 
import numpy as np 

ax1 = plt.subplot2grid((2,3), (0,0)) 

np.random.seed([3,1415]) 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(100, 2), columns=list('ab')) 

df.a.plot(kind='hist', ax=ax1) 
df.a.plot(kind='kde', ax=ax1, secondary_y=True) 

Answer 2

Trong trường hợp bạn muốn nó cho tất cả các cột của dataframe của bạn:

fig, ax = plt.subplots(8,3, figsize=(20, 50)) 
# you can change the distribution, I had 22 columns, so 8x3 is fine to me 
fig.subplots_adjust(hspace = .2, wspace=.2,) 

ax = ax.ravel() 

for i in range(len(I_df.columns)): 
    ax[i] = I_df.iloc[:,i].plot(kind='hist', ax=ax[i]) 
    ax[i] = I_df.iloc[:,i].plot(kind='kde', ax=ax[i], secondary_y=True) 
    plt.title(I_df.columns[i]) 

Tôi hy vọng nó sẽ giúp :)