使用for循环的Python可视化

Posted 2021-04-23

我有数据帧df1，df2，df3，df4，df5，df6和df7。

我正在尝试使用for循环创建7个子图的散点图。

散点图代码如下所示。对于每次迭代，我都希望将所有df更改为df1，df2，df3，df4，df5，df6和df7。

plt.scatter(np.log10(df.variable), mod1.predict(df), label='Modeled')
plt.scatter(np.log10(df.variable), df[dependent], label='Actual')
plt.title('Actual Frequency vs Modeled')

关于如何编写此for循环的任何建议？

答案

解决方案不应包含exec。在这里，您去：

figure, axes = plt.subplots(1, 8)  # 1 row, 8 cols

for i, df in enumerate([df1, df2, df3, df4, df5, df6, df7]):
    plt.scatter(np.log10(df.variable), mod1.predict(df), label='Modeled', ax=axes[i])
    plt.scatter(np.log10(df.variable), df[dependent], label='Actual', ax=axes[i])

plt.title('Actual Frequency vs Modeled')

我希望这会有所帮助！

另一答案

我希望以下代码段有效。

for i in range(1,8):
    exec("df = df{}".format(i))
    plt.scatter(np.log10(df.variable), mod1.predict(df), label='Modeled')
    plt.scatter(np.log10(df.variable), df[dependent], label='Actual')
    plt.title('Actual Frequency vs Modeled')

更新：

fig = plt.figure()
rows = 4
columns = 2

for i in range(1,8):
    exec("df = df{}".format(i))
    plt.subplot(rows, columns, i)
    plt.scatter(np.log10(df.variable), mod1.predict(df), label='Modeled')
    plt.scatter(np.log10(df.variable), df[dependent], label='Actual')
    plt.title('Actual Frequency vs Modeled')
plt.show()

P.S .：我认为应该可以。我尚未在我的环境中对其进行测试。