Python 从列中提取多个图

我试图使用Seaborn来绘制熊猫数据帧的内容，但我一生都搞不清楚如何堆叠这些图。我拥有的数据帧看起来像这样（简化）

现在，我要做的是绘制N个对象在整个图像集中的分布。有了这些，我想看看有多少图像中有Obj1，有多少图像中有Obj2，等等。这是一个纯视觉的东西，所以不要想这可能不是显示上述数据的最佳方式

本质上，我想做的是：

for column in df.column:
   sns.distplot(column) # Stack these distributions together with different colors 

plt.show() # Display one plot with N-distribution plots inside

希望获得类似的输出（ish）：

---

编辑 基于@con_的回答，我生成了以下图：

它们是相当无用的，尽管在图1中可以看到垂直条。我知道分布严重偏向较低的数字（计数），所以可能我运气不好，需要重新考虑我的绘图选项。

这对我很有用

# ----------------------------------------------------------------------
# Import library
# ----------------------------------------------------------------------
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import random

# ----------------------------------------------------------------------
# Create an artificial dataframe
# ----------------------------------------------------------------------
df = pd.DataFrame({'image':np.arange(100) + 1,
                  'obj1':np.random.randint(low=1, high=100, size=100),
                  'obj2':np.random.randint(low=1, high=100, size=100),
                  'obj3':np.random.randint(low=1, high=100, size=100),
                  'obj4':np.random.randint(low=1, high=100, size=100)})

df = df.set_index('image')
df.head(10)

# ----------------------------------------------------------------------
# Plot the distributions (column-wise) (if you just want some columns)
# ----------------------------------------------------------------------
sns.distplot(df[['obj1']], hist=False, rug=True)
sns.distplot(df[['obj2']], hist=False, rug=True)
sns.distplot(df[['obj3']], hist=False, rug=True)
sns.distplot(df[['obj4']], hist=False, rug=True)
sns.plt.show()

# ----------------------------------------------------------------------
# Plot the distributions (column-wise) (looping method)
# ----------------------------------------------------------------------
for col in df.columns:
  sns.distplot(df[[col]], hist=False, rug=True)

您还可以在此处查看相关信息：

---

似乎这个问题以前已经得到了回答：。这能回答你的问题吗？谢谢@HielkeWalinga，但遗憾的是，这在我的情况下不起作用。也许可以尝试在axis上进行一些日志缩放？你能提供代码让我们重现你的结果吗？遗憾的是，由于限制，我不能。日志缩放肯定是一个好主意，可以修复水平缩放，但它不能解决条形图仍然显示的问题。我会稍微调整一下，看看我是怎么做的。感谢这些条似乎来自

rug=True

。您可以将其更改为

rug=False

。谢谢。这与我最初尝试的方式类似（只是我忘记了用于参照柱的双括号）。然而，我却以这样丑陋的情节收场。我在最初的问题中添加了情节的图像（由于评论的限制）。

# ----------------------------------------------------------------------
# Import library
# ----------------------------------------------------------------------
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import random

# ----------------------------------------------------------------------
# Create an artificial dataframe
# ----------------------------------------------------------------------
df = pd.DataFrame({'image':np.arange(100) + 1,
                  'obj1':np.random.randint(low=1, high=100, size=100),
                  'obj2':np.random.randint(low=1, high=100, size=100),
                  'obj3':np.random.randint(low=1, high=100, size=100),
                  'obj4':np.random.randint(low=1, high=100, size=100)})

df = df.set_index('image')
df.head(10)

# ----------------------------------------------------------------------
# Plot the distributions (column-wise) (if you just want some columns)
# ----------------------------------------------------------------------
sns.distplot(df[['obj1']], hist=False, rug=True)
sns.distplot(df[['obj2']], hist=False, rug=True)
sns.distplot(df[['obj3']], hist=False, rug=True)
sns.distplot(df[['obj4']], hist=False, rug=True)
sns.plt.show()

# ----------------------------------------------------------------------
# Plot the distributions (column-wise) (looping method)
# ----------------------------------------------------------------------
for col in df.columns:
  sns.distplot(df[[col]], hist=False, rug=True)