子图中的熊猫盒图出现问题

Question

我在子图中绘制Pandas箱形图时遇到问题。基于我尝试的两种方式，创建箱线图要么删除我已经创建的所有子图，要么在子图网格之后绘制箱线图。但是我似乎无法在子图网格中绘制它。

import matplotlib.pyplot as plt

import pandas

from pandas import DataFrame, Series

data = {'day' : Series([1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3]), 

        'val' : Series([3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11])}

df = pandas.DataFrame(data)

我尝试过的第一件事是：

plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)

plt.plot([1, 2, 3])

plt.subplot(2, 2, 4)

df.boxplot('val', 'day')

但这只是在子图之外创建了情节：

因此，我然后尝试手动提供轴：

plt.figure()

plt.subplot(2, 2, 1)

plt.plot([1, 2, 3])

plt.subplot(2, 2, 4)

ax = plt.gca()

df.boxplot('val', 'day', ax=ax)

但这简单地破坏了子图网格以及原始图像：

有什么想法可以使我的箱线图图像显示在子图的右下角网格中（在第一组图像中为空）？

Answer 1

在熊猫绘图设置中，这似乎是一个错误，或者至少是不受欢迎的行为。发生的情况是，如果您为提供by参数boxplot，pandas会发出自己的subplots调用，从而删除所有现有的子图。显然，这样做是为了，如果要绘制多个值，它将为每个值创建子图（例如，一个框图用于Y1，每天，另一个用于Y2，等等）。但是，看起来应该做但不应该做的是，检查是否仅绘制一个值，在这种情况下，请使用提供的ax对象（如果有）而不是自己绘制子图。当您仅绘制一个值时，它会创建一个1乘1的子图网格，这并不是很有用。它的逻辑也有点奇怪，因为它根据要绘制的列数（第一个参数的长度）创建一个网格，但是只有在提供一个by参数的情况下，它才会这样做。这样做的目的似乎是允许使用多盒图df.boxplot(['col1', 'col2'])，但是这样做会妨碍您进行合理的尝试df.boxplot('col1', 'grouper1')。我建议在Pandas Bug Tracker上提出一个问题。同时，一个有点棘手的解决方法是执行此操作：df.pivot('val', 'day', 'val').boxplot(ax=ax)这将重塑您的数据，以便分组依据值（天）为列。对于val没有特定day值出现的值，重塑后的表格具有许多NA ，但在绘制时会忽略这些NA，因此可以在正确的子图位置获得正确的图。