Python 创建函数为列中的每个唯一值绘制多个分布图

我正在努力解决这个问题。 我需要这个函数为列中的每个唯一值绘制X个seaborn显示数（在单独的图中）。 在下面的示例中，我使用的是转换为数据帧的iris数据集，其中添加了三列：

city

、

color

、

period

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
from matplotlib import rcParams
from sklearn.datasets import load_iris

iris=load_iris()
df=pd.DataFrame(data= np.c_[iris['data'], iris['target']],columns= iris['feature_names'] + ['target'])

df['city']=np.random.choice(['New York','Paris','London'],size=len(df))
df['period']=np.random.choice(['before','after'],size=len(df))
df['color']=np.random.choice(['red','black','blue'],size=len(df))

unique_vals = df['period'].unique()
targets = [df.loc[df['period'] == val] for val in unique_vals]
for target in targets:
    sns.distplot(target[[r'petal width (cm)']], hist=False,label='shouldbedynamic')
    sns.distplot(target[[r'sepal width (cm)']], hist=False,label='shouldbedynamic')
    plt.legend()

plt.show()

到目前为止，这段代码能够绘制我定义的两个由X变量分割的度量值（在本例中为

期间

）。 假设现在我希望看到完全相同的输出（相同的测量值，并按

期间

划分），但对于

城市

列中的每个值，将生成一个新的绘图/图形。当然，我可以通过一次过滤一个值来手动执行此操作，但是如果

city

有50个唯一值，我需要一个函数来迭代并绘制50个单独的分布

除此之外，我还有两个小问题：

• 在现有代码中，如何设置

  标签

  选项以动态生成显示彩色线所代表内容的图例
• 类似问题：是否可以将颜色线设置为现有功能范围内的另一种颜色

---

编辑：只是想弄清楚我想要的是能够在单独的图中绘制分布（不在同一个图中）。因此，如果

城市

有50个不同的值，那么将为每个城市的数据生成相同的图：纽约、巴黎、伦敦等。

您的意思是想要50个单独的图吗（每个城市一份，按时段分割）？或者您希望在同一地块中分配50份（每个城市一份，不按时段分割）

获取动态标签很容易，只需使用

groupby

而不是

unique

对于期间，在df.groupby（'period'）中分组：
distplot（组[[r'花瓣宽度（cm）]]，hist=False，label=f'花瓣：{period}'））
分离图（组[[r'萼片宽度（cm）”]，hist=False，label=f'萼片：{period}'））
plt.legend（）

您还可以设置

sns.distplot

的

color

参数，以选择所需的颜色，但对于50个绘图，您可能需要查看

编辑：

现在你想要什么就更清楚了，你可以试试这样的

def plot\u city（城市名称、数据）：
“”“为一个城市生成绘图”“”
措施={
‘花瓣宽度（厘米）’‘标签：橙色’，
'萼片宽度（厘米）''标签：蓝色'，
}
线条样式={
'在'：'-'之前，
'在'：'-'之后，
}
图，ax=plt.子批次（图尺寸=（12,9））
对于测量，测量中的颜色。项目（）
对于期间，在数据中分组。groupby（“期间”）：
sns.distplot(
ax=ax，
a=组[测量]，
hist=False，
label=f'petal:{period}'，
颜色=颜色，
kde_kws={'linestyle'：线条样式[period]}
)
ax.set_title（城市名称，fontsize=24）
ax.setxlabel（'width（cm）”，fontsize=18）
plt.图例（fontsize=18）
返回图
对于城市名称，df.groupby（“城市”）中的数据：
图=绘图城市（城市名称、数据）
图.savefig（f./{city_name}.png'，bbox_inches='tight'）
plt.show（）

看看本期末尾提出的FacetGrid解决方案（带有图像的解决方案）：.我无法想象一个50个分布相互叠加的图有多大的实用性。你可能想重新考虑可视化。谢谢，这实际上似乎比我现在用“period”变量拆分的方式更有效。但我要寻找的是为每个

城市
变量生成50个单独的数字（不在同一个图中）。那么您的图像非常混乱。请查看主文档，这是它的预期用途。在页面中搜索“Wrap”一个具有多个级别的列变量到行中：我想要50个独立的绘图-每个城市一个，但仍然按
周期
列分割。groupby工作得很好，谢谢。虽然我已经尝试添加颜色选项，但由于每个度量值按周期分割，我得到了同一图形的2种颜色，这是我不想要的。我将查看颜色贴图。我编辑了我的答案。这将节省50不同的绘图。或者，您可以使用
plt.subplot（nrows=5，ncols=10）将它们全部放在一个包含50个子绘图的巨大绘图上。
非常感谢，这似乎正好满足了我的需要。