Python 在Matplotlib中创建绘图

python新手，正在尝试在matplotlib中创建一些绘图。我的样本数据如下：

df = pd.DataFrame(
    {
        "Date": ["13/07/2020", "13/07/2020", "13/07/2020", "13/07/2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "13-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020"],
        "MasterCategory": ["X", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "X", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y", "Y"],
        "Name": ["sddf", "sdasd", "fdf", "hfh", "rt", "rt", "ter", "ret", "ret", "gh", "fhgf", "r6", "gfh", "etr", "ert", "ery", "yeet", "hfh", "dth", "e", "eryru", "yu", "utyut", "yuy", "uyu", "uyu", "jy", "jyt", "e", "ter", "yeet", "yrt", "y", "yt", "ter", "ytr", "utr", "uru"],
        "SubCategory": ["A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "D", "D", "D", "E", "E", "F", "F", "F", "F", "F", "A", "A", "A", "B", "B", "B", "B", "B", "C", "D", "D", "D", "E", "E", "F", "F", "F", "F", "F"],
        "Age": [24, 35, 23, 34, 5, 56, 65, 44, 64, 24, 35, 23, 34, 5, 56, 65, 44, 64, 45, 21, 19, 34, 34, 3, 40, 48, 37, 70, 20, 35, 23, 34, 5, 56, 65, 44, 64, 45],
        "Exp": [3, 4, 5, 7, 0, 12, 34, 13, 45, 3, 4, 5, 7, 0, 12, 34, 13, 45, 18, 3, 4, 5, 7, 0, 12, 34, 13, 45, 3, 4, 5, 7, 0, 12, 34, 13, 45, 18],
    }
)

我的要求是我想创造尽可能多的数字，每个图形将包含两列子类别的行数。第一个图包含每个子类别的前一周到当前周的名称计数，然后第二个图将包含年龄和经验散点图，色调仅为最近一周的子类别

绘图应该是动态的，因为主类别和子类别可以在适当的时候添加，并且带有年龄和经验的名称可以为现有类别和子类别相加

我一直在尝试编写以下代码，首先动态查找主类别，然后在绘图中查找轴的数量

dfmastercategory = df['MaterCategory'].unique()
dfsubcategory= df['SubCategory'].unique()
for i in dfmastercategory:
print(f'fig{i}, axis=plt.subplot({len(dfsubcategory)},2,figsize=(5,5))')
for i in dfmastercategory:
    for row in range(len(dfsubcategory)):
        for column in range(2):
            print((f'fig{i} , {row} , {column}'))

以上内容至少使我认识到有2个主要类别和6个子类别。下面是我得到的输出

figX, axis=plt.subplot(6,2,figsize=(5,5))
figX , 0 , 0
figX , 0 , 1
figX , 1 , 0
figX , 1 , 1
figX , 2 , 0
figX , 2 , 1
figX , 3 , 0
figX , 3 , 1
figX , 4 , 0
figX , 4 , 1
figX , 5 , 0
figX , 5 , 1
figY , 0 , 0
figY , 0 , 1
figY , 1 , 0
figY , 1 , 1
figY , 2 , 0
figY , 2 , 1
figY , 3 , 0
figY , 3 , 1
figY , 4 , 0
figY , 4 , 1
figY , 5 , 0
figY , 5 , 1
figY, axis=plt.subplot(6,2,figsize=(5,5))
figX , 0 , 0
figX , 0 , 1
figX , 1 , 0
figX , 1 , 1
figX , 2 , 0
figX , 2 , 1
figX , 3 , 0
figX , 3 , 1
figX , 4 , 0
figX , 4 , 1
figX , 5 , 0
figX , 5 , 1
figY , 0 , 0
figY , 0 , 1
figY , 1 , 0
figY , 1 , 1
figY , 2 , 0
figY , 2 , 1
figY , 3 , 0
figY , 3 , 1
figY , 4 , 0
figY , 4 , 1
figY , 5 , 0
figY , 5 , 1

然后，我执行以下操作以生成空白绘图，并得到以下错误：

for i in dfmastercategory:
    print(f'fig{i}, axis=plt.subplot({len(dfsubcategory)},2,figsize=(5,5))')
    for i in dfmastercategory:
        for row in range(len(dfsubcategory)):
            for column in range(2):
                ax[row,column].plot()    


index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2

---

谢谢

我不知道您在何处以及如何定义

ax

，我无法提供更多详细信息，说明您为什么会出现错误。我在没有警告和错误的情况下提出了下面的解决方案

导入matplotlib.pyplot作为plt
作为pd进口熊猫
df=pd.DataFrame(
{
“日期”：[“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7月13日”，“2020年7日”，“2020年7月13日”，“2020年7日”，“2020年7日”，“2020年7月20日”，“2020年7月20日”，“2020年7日”，"20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020", "20-07-2020"],
“主类别”：[“X”、“X”、“X”、“X”、“X”、“X”、“X”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“X”、“X”、“X”、“X”、“X”、“X”、“X”、“X”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”、“Y”]，
“名称”：[“sddf”、“SDSD”、“fdf”、“hfh”、“rt”、“rt”、“ter”、“ret”、“ret”、“gh”、“fhgf”、“r6”、“gfh”、“etr”、“ert”、“ery”、“YET”、“hfh”、“dth”、“e”、“ERYU”、“yu”、“uyu”、“uyu”、“jy”、“jyt”、“e”、“ter”、“YET”、“yrt”、“y”、“yt”、“yt”、“ter”、“ytr”、“utr”、“uru”]，
“子类别”：[“A”、“A”、“A”、“B”、“B”、“B”、“C”、“D”、“D”、“E”、“E”、“F”、“F”、“F”、“F”、“A”、“A”、“B”、“B”、“C”、“D”、“D”、“E”、“F”、“F”、“F”、“F”、“F”、“F”、“F”、“F”、“F”、“B”、“B”、“B”、“C”、“D”、“D”、“E”、“F”、“F”、“F”]，
“年龄”：[24,35,23,34,5,56,65,44,64,24,35,23,34,5,56,65,44,64,45,21,19,34,34,3,40,48,37,70,20,35,23,34,5,56,65,44,45]，
“经验”：[3,4,5,7,0,12,34,13,45,3,4,5,7,0,12,34,13,45,18,3,4,5,7,0,12,34,13,45,3,4,5,7,0,12,34,45]，
}
)
dfmastercategory=df['MasterCategory'].unique（）
dfsubcategory=df['SubCategory'].unique（）
对于DFMaster类别中的i：
打印（f'fig{i}，axis=plt.subplot（{len（dfsubcategory）}，2，figsize=（5,5）））
对于DFMaster类别中的i：
图，轴=plt.子批次（nrows=len（dfsubcategory），ncols=2，figsize=（5,5））
对于范围（len（dfsubcategory））中的行：
对于范围（2）中的列：
打印（（f'fig{i}，{row}，{column}'））
轴[行，列]。设置标题（dfsubcategory[行]）
轴[行，列].plot（）
图1紧_布局图（）
图2（图3）

注意：您的代码中有一些拼写错误

• df['MaterCategory']中的MaterCategory。unique（）

  应为MasterCategory

• plt.subplot（）

  在

  fig{i}中，axis=plt.subplot（{len（dfsubcategory）}，2，figsize=（5,5））

  应该是

  plt.subplot（）

---

主持人您好。我已经搜索了解决方案，但没有遇到相同的情况。如果可以打开相同的解决方案以获得建议/指导，我将不胜感激。有人对此有任何建议吗？感谢您的回复。我正在编写另一份报告，并将很快就此与您联系。很抱歉，我的回复太晚了不希望有人回应。