Python 循环数据帧中的数组并按组打印

我有一个包含X&Y位置数据的数据框，它有3个分组变量：

OBS场景（0、1或2）

startPos（1或2）

targetPos（1、2或3）

因此，这些分组变量有18种组合：3x2x3

每个参与者的X和Y数据长度约为300-500个数据点（各不相同）

数据帧如下所示：

              X         Y  participantNum  obsScenario  startPos  targetPos
0    -16.000000  5.000000         6432024            0         1          1
1    -16.000000  5.000000         6432024            0         1          1
2    -15.833450  5.000000         6432024            0         1          1
3    -15.667200  5.000000         6432024            0         1          1
4    -15.500100  5.000000         6432024            0         1          1
        ...       ...             ...          ...       ...        ...
2185  -1.572058 -3.982638         7830381            2         2          2
2186  -1.406996 -3.958967         7830381            2         2          2
2187  -1.242231 -3.935339         7830381            2         2          2
2188  -1.077516 -3.911718         7830381            2         2          2
2189  -0.912604 -3.888069         7830381            2         2          2

我需要分别绘制这18种组合的X，Y数据

我尝试使用类似的方法，但这只是在同一个图上绘制所有XY轨迹：

for aid, grp in df.groupby(['obsScenario', 'startPos', 'targetPos']):
    plt.plot(grp[0].values, grp[1].values) 
plt.show() 

使用这样的方法不会考虑分组变量的不同组合：

fig, axs = plt.subplots(nrows=3, ncols=6)

for ax in axs.flat:
    plotxy(ax,x,y)

---

这正是我想要的：

fig, axs = plt.subplots(6,3)
grp = df.groupby(['obsScenario', 'startPos', 'targetPos'])
for (name, df), ax in zip(grp, axs.flat):
    df.plot(x='X',y='Y', ax=ax)

---

如果将

plt.show（）

放入循环中，则将获得每行的绘图。否则使用子图这能回答你的问题吗？不，因为它没有考虑分组变量的不同组合。我不想绘制每一行，因为这将输出数千个绘图，我需要将XY轨迹分成18个不同组合的分组变量。我的完整数据集实际上总共有106个组合。也许这会有所帮助：你们太接近了。您只需将这两种策略结合起来—定义子地块的数量，按变量分组，用groupby变量压缩ax对象，然后用

ax.plot（grp[0].values，grp[1].values）打印到不同的子地块。

Yup，这就是我的意思。但是，从长远来看，最好使用

ax.plot（gf.X，gf.Y）

进行打印（不要重用df-它将覆盖原始df）。原因是pandas和matplotlib在轴处理上有时会发生冲突-因此，如果需要matplotlib的其他功能，最好不要使用pandas打印功能。他们是伟大的，因为他们是-使生活更容易为标准的情节，虽然。谢谢你的提示！我注意到正在发生的事情！再次感谢。