الباندا: كيفية رسم إطارات بيانات متعددة في المخططات الفرعية

يمكنك استخدام بناء الجملة الأساسي التالي لرسم العديد من إطارات بيانات الباندا في المخططات الفرعية:

 import matplotlib. pyplot as plt

#define subplot layout
fig, axes = plt. subplots (nrows= 2 , ncols= 2 )

#add DataFrames to subplots
df1. plot (ax=axes[0,0])
df2. plot (ax=axes[0,1])
df3. plot (ax=axes[1,0])
df4. plot (ax=axes[1,1])

يوضح المثال التالي كيفية استخدام بناء الجملة هذا عمليًا.

مثال: رسم إطارات بيانات الباندا المتعددة في المخططات الفرعية

لنفترض أن لدينا أربعة إطارات بيانات Panda تحتوي على معلومات حول المبيعات والمرتجعات في أربعة متاجر بيع بالتجزئة مختلفة:

 import pandas as pd

#create four DataFrames
df1 = pd. DataFrame ({' sales ': [2, 5, 5, 7, 9, 13, 15, 17, 22, 24],
                    ' returns ': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 7, 5]})

df2 = pd. DataFrame ({' sales ': [2, 5, 11, 18, 15, 15, 14, 9, 6, 7],
                    ' returns ': [1, 2, 0, 2, 2, 4, 5, 4, 2, 1]})

df3 = pd. DataFrame ({' sales ': [6, 8, 8, 7, 8, 9, 10, 7, 8, 12],
                    ' returns ': [1,0, 1, 1, 1, 2, 3, 2, 1, 3]})

df4 = pd. DataFrame ({' sales ': [10, 7, 7, 6, 7, 6, 4, 3, 3, 2],
                    ' returns ': [4, 4, 3, 3, 2, 3, 2, 1, 1, 0]})

يمكننا استخدام بناء الجملة التالي لرسم كل إطار من إطارات البيانات هذه في مخطط فرعي يحتوي على تخطيط من صفين وعمودين:

 import matplotlib. pyplot as plt

#define subplot layout
fig, axes = plt. subplots (nrows= 2 , ncols= 2 )

#add DataFrames to subplots
df1. plot (ax=axes[0,0])
df2. plot (ax=axes[0,1])
df3. plot (ax=axes[1,0])
df4. plot (ax=axes[1,1]) 

يتم عرض كل إطار من إطارات البيانات الأربعة في مخطط فرعي.

لاحظ أننا استخدمنا وسيطة المحاور لتحديد المكان الذي يجب وضع كل DataFrame فيه.

على سبيل المثال، تم وضع DataFrame المسمى df1 في موضع بقيمة فهرس الصف 0 وقيمة فهرس العمود 0 (على سبيل المثال، الحبكة الفرعية في الزاوية اليسرى العليا).

لاحظ أيضًا أنه يمكنك تغيير تخطيط الحبكات الفرعية باستخدام الوسيطتين nrows و ncols .

على سبيل المثال، يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية تنظيم الحبكات الفرعية في أربعة صفوف وعمود واحد:

 import matplotlib. pyplot as plt

#define subplot layout
fig, axes = plt. subplots (nrows= 4 , ncols= 1 )

#add DataFrames to subplots
df1. plot (ax=axes[0])
df2. plot (ax=axes[1])
df3. plot (ax=axes[2])
df4. plot (ax=axes[3]) 

يتم الآن ترتيب المخططات الفرعية في تخطيط مكون من أربعة صفوف وعمود واحد.

لاحظ أنه إذا كنت تريد أن يكون للمخططات الفرعية نفس المقاييس على المحورين y وx، فيمكنك استخدام الوسيطتين sharey و sharex .

على سبيل المثال، يوضح التعليمة البرمجية التالية كيفية استخدام وسيطة المشاركة لإجبار جميع المخططات الفرعية على أن يكون لها نفس المقياس على المحور Y:

 import matplotlib. pyplot as plt

#define subplot layout, force subplots to have same y-axis scale
fig, axes = plt. subplots (nrows= 4 , ncols= 1 , sharey= True )

#add DataFrames to subplots
df1. plot (ax=axes[0])
df2. plot (ax=axes[1])
df3. plot (ax=axes[2])
df4. plot (ax=axes[3]) 

لاحظ أن المحور Y لكل مخطط فرعي يتراوح الآن من 0 إلى 20.

مصادر إضافية

تشرح البرامج التعليمية التالية كيفية تنفيذ العمليات الشائعة الأخرى في الباندا:

كيفية إنشاء مخطط دائري من Pandas DataFrame
كيفية إنشاء سحابة نقطة من Pandas DataFrame
كيفية إنشاء رسم بياني من Pandas DataFrame