python画熊猫代码_python – 使用子图和循环绘制Pandas groupby组

我正在尝试基于Pandas groupby对象生成子图的网格.我希望每个绘图都基于groupby对象的一组的两列数据.假数据集：

C1,C2,C3,C4

1,12,125,25

2,13,25,25

3,15,98,25

4,12,77,25

5,15,889,25

6,13,56,25

7,12,256,25

8,12,158,25

9,13,158,25

10,15,1366,25

我试过以下代码：

import pandas as pd

import csv

import matplotlib as mpl

import matplotlib.pyplot as plt

import math

#Path to CSV File

path = "..\\fake_data.csv"

#Read CSV into pandas DataFrame

df = pd.read_csv(path)

#GroupBy C2

grouped = df.groupby('C2')

#Figure out number of rows needed for 2 column grid plot

#Also accounts for odd number of plots

nrows = int(math.ceil(len(grouped)/2.))

#Setup Subplots

fig, axs = plt.subplots(nrows,2)

for ax in axs.flatten():

for i,j in grouped:

j.plot(x='C1',y='C3', ax=ax)

plt.savefig("plot.png")

但它会生成4个相同的子图,每个子图上都绘制了所有数据(参见下面的示例输出)：

我想做以下的事情来解决这个问题：

for i,j in grouped:

j.plot(x='C1',y='C3',ax=axs)

next(axs)

但是我得到了这个错误

AttributeError: ‘numpy.ndarray’ object has no attribute ‘get_figure’

我将在我要绘制的groupby对象中拥有动态数量的组,以及比我提供的假数据更多的元素.这就是为什么我需要一个优雅的动态解决方案,并且每个组数据集都绘制在一个单独的子图上.

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