एक ही प्लॉट पर एक 'हिस्ट' और 'केडीई' दोनों के रूप में डेटाफ्रेम प्लॉटिंग

Question

मेरे पास उपयोगकर्ता जानकारी के साथ एक पांडा dataframe है। मैं एक ही साजिश पर उपयोगकर्ताओं की उम्र kind='kde' और kind='hist' दोनों के रूप में प्लॉट करना चाहता हूं। फिलहाल मैं दो अलग-अलग भूखंडों में सक्षम हूं। dataframe जैसा दिखता है:

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

का उपयोग कर

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 = ... 

मैं समझता हूँ कि kind='kde' जबकि kind='kde' y- अक्ष एक संचयी बंटन दे देंगे के लिए मुझे आवृत्तियों दे देंगे, लेकिन वहाँ दोनों गठबंधन करने के लिए एक रास्ता है और क्या y-axis आवृत्तियों द्वारा प्रतिनिधित्व किया जा सकता है?

Answer 1

pd.DataFrame.plot()ax देता है जो यह साजिश कर रहा है। आप इसे अन्य भूखंडों के लिए पुन: उपयोग कर सकते हैं।

प्रयास करें:

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

उदाहरण
मैं hist पहले पृष्ठभूमि में डाल करने के लिए
इसके अलावा, मैं secondary_y अक्ष

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) 

पर kde डाल साजिश

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प्रतिक्रिया
टिप्पणी करने के लिए subplot2grid का उपयोग कर। बस का पुन: उपयोग 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

मामले में आप अपने dataframe के सभी स्तंभों के लिए यह चाहते हैं:

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]) 

मुझे आशा है कि यह मदद करता है :)