Python 如何对数据帧字典进行子绘图

我想从字典中分包16个数据帧，但我尝试了for循环，但不知道如何使用DictDataFrame完成代码：

DataFrameDict.keys() :
dict_keys([1, 10, 20, 30, 40, 47, 100, 15, 25, 35, 45, 50, 5, 105, 55, 0])

因此，我想为字典中的每个数据帧对每个列的持续时间（Min）进行子绘图，但我不知道如何处理：DataFrameDict[key]['Duration（Min）]

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尝试展平轴阵列并使用zip循环：

fig = plt.figure()
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4)

for (key, data), ax in zip(DataFrameDict.items(), axes.ravel()):
    data['Duration (Min)'].plot(ax=ax)

    ax.set_title(f'Data for {key}')

plt.show()

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尝试展平轴阵列并使用zip循环：

fig = plt.figure()
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4)

for (key, data), ax in zip(DataFrameDict.items(), axes.ravel()):
    data['Duration (Min)'].plot(ax=ax)

    ax.set_title(f'Data for {key}')

plt.show()

• 使用

  .ravel

  展平

  轴阵列

  相当常见。
  • 有关详细的说明，请参阅

• math.ceil

  将确保当要打印的项目数不能被列数平均整除时，有足够的行
• 此

  for loop

  使用

  idx

  索引正确值，并使用

  key

  绘制每个数据帧，迭代枚举的

  dict键

• 用于绘制数据帧

将熊猫作为pd导入
将numpy导入为测试数据的np#
输入数学
#测试数据
行=10
键=已排序（[1,10,20,30,40,47,100,15,25,35,45,50,5,105,55,0]）
df_dict={key:pd.DataFrame（{'a'：np.random.randint（0,10，size=（行）），'b'：np.random.randint（15,25，size=（行）），'Duration（Min）'：np.random.randint（30,40，size=（行））}
#给定列数，确定行数
cols=4
行=math.ceil（len（key）/cols）
#创建具有多个轴的图形
图，轴=plt.子批次（nrows=行，ncols=列，figsize=（16,16））
#将轴从4x4阵列转换为16x1阵列
ax_数组=axes.ravel（）
#遍历dataframe字典键并使用enumerate
对于idx，输入枚举（键）：
df_dict[key]['Duration（Min）].plot（ax=ax_数组[idx]，ylabel='Value'，title=f'DataFrame:{key}'））
plt.紧_布局（）
plt.show（）

• 使用

  .ravel

  展平

  轴阵列

  相当常见。
  • 有关详细的说明，请参阅

• math.ceil

  将确保当要打印的项目数不能被列数平均整除时，有足够的行
• 此

  for循环

  循环遍历枚举的

  dict键

  ，使用

  idx

  从

  ax_数组

  索引正确的值，并使用

  键

  绘制每个数据帧
• 用于绘制数据帧

将熊猫作为pd导入
将numpy导入为测试数据的np#
输入数学
#测试数据
行=10
键=已排序（[1,10,20,30,40,47,100,15,25,35,45,50,5,105,55,0]）
df_dict={key:pd.DataFrame（{'a'：np.random.randint（0,10，size=（行）），'b'：np.random.randint（15,25，size=（行）），'Duration（Min）'：np.random.randint（30,40，size=（行））}
#给定列数，确定行数
cols=4
行=math.ceil（len（key）/cols）
#创建具有多个轴的图形
图，轴=plt.子批次（nrows=行，ncols=列，figsize=（16,16））
#将轴从4x4阵列转换为16x1阵列
ax_数组=axes.ravel（）
#遍历dataframe字典键并使用enumerate
对于idx，输入枚举（键）：
df_dict[key]['Duration（Min）].plot（ax=ax_数组[idx]，ylabel='Value'，title=f'DataFrame:{key}'））
plt.紧_布局（）
plt.show（）

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我有一个错误：ValueError:要解包的值太多（预期为2）@ThonyNadhir抱歉，应该是

.items（）

。已更新。我有以下错误：ValueError:要解压缩的值太多（预期为2）@ThonyNadhir抱歉，应该是

.items（）

。更新。

fig = plt.figure()
fig, axes = plt.subplots(nrows=4, ncols=4)

for (key, data), ax in zip(DataFrameDict.items(), axes.ravel()):
    data['Duration (Min)'].plot(ax=ax)

    ax.set_title(f'Data for {key}')

plt.show()