Python 从Pandas中的子数据帧列表创建子地块

我正在做一个电视游戏销售项目

该数据的前5条记录为（从几列中取出，留有空格）：

我想做的是通过

平台

（控制台）比较索尼和任天堂的体裁销量。因此，到目前为止，我所做的是首先创建Sony

子数据帧，方法是执行
Sony\u spt=Sony.loc[Sony['Genre']=='Sports'].drop（columns=['Year'，'Publisher']）
，然后绘制。
此示例创建
绘图
：

# Sony sports sub df
sony_spt.groupby('Platform').sum().plot(kind='bar', figsize=(15, 7))

plt.xlabel('Platform')
plt.ylabel('Sales in $1m\'s')
plt.title('Sony sales in games per console for Sports genre')
plt.show()


我把我为任天堂和索尼收集的子
数据帧
放在
列表中。例如，我的索尼流派列表是
sony\u流派列表=[sony\u spt，sony\u msc，sony\u puz，sony\u sim，sony\u sgy，sony\u ftg，sony\u adv，sony\u rpy，sony\u sht，sony\u rac，sony\u plt，sony\u act]
。列出的所有类型包括：运动、杂项、拼图、模拟、战略、战斗、冒险、角色扮演、射击、赛车、平台游戏和动作

如何节省时间并在
子df的
列表中创建
子批次（如我演示的）以比较每个控制台/平台的类型销售？
您可以尝试
zip
：

sony_genre_list = [sony_spt, sony_msc, sony_puz, sony_sim, sony_sgy, sony_ftg, sony_adv, sony_rpy, sony_sht, sony_rac, sony_plt, sony_act]

# custumize nrows, ncols, figsize
fig, axes = plt.subplots(nrows=len(sony_genre_list), ncols=1, 
                         figsize=(7,30))

for df, ax in zip(sony_genre_list, axes.ravel()):
    df.groupby('Platform').sum().plot(kind='bar', ax=ax)

您还可以使用
groupby
，绕过创建
sony\u流派\u列表的过程：

for genre, df in sony.groupby('Genre'):
    ax = df.groupby('Platform').sum().plot(kind='bar')

for genre, df in sony.groupby('Genre'):
    ax = df.groupby('Platform').sum().plot(kind='bar')