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我有一个包含多列和多行的数据框。许多行没有列值,因此在数据框中它表示为 NaN。示例dataFrame如下,
df.head()
GEN Sample_1 Sample_2 Sample_3 Sample_4 Sample_5 Sample_6 Sample_7 Sample_8 Sample_9 Sample_10 Sample_11 Sample_12 Sample_13 Sample_14
A123 9.4697 3.19689 4.8946 8.54594 13.2568 4.93848 3.16809 NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN
A124 6.02592 4.0663 3.9218 2.66058 4.38232 NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN
A125 7.88999 2.51576 4.97483 5.8901 21.1346 5.06414 15.3094 2.68169 8.12449 NAN NAN NAN NAN NAN
A126 5.99825 10.2186 15.2986 7.53729 4.34196 8.75048 16.9358 5.52708 NAN NAN NAN NAN NAN NAN
A127 28.5014 4.86702 NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN NAN
我想使用 python 中的 seaborn 函数为这个 dataFrame 绘制直方图,所以我尝试了以下几行,
sns.set(color_codes=True)
sns.set(style="white", palette="muted")
sns.distplot(df)
但它抛出以下错误,
ValueError Traceback (most recent call last)
<ipython-input-80-896d7fe85ef3> in <module>()
1 sns.set(color_codes=True)
2 sns.set(style="white", palette="muted")
----> 3 sns.distplot(df)
/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/seaborn/distributions.py in distplot(a, bins, hist, kde, rug, fit, hist_kws, kde_kws, rug_kws, fit_kws, color, vertical, norm_hist, axlabel, label, ax)
210 hist_color = hist_kws.pop("color", color)
211 ax.hist(a, bins, orientation=orientation,
--> 212 color=hist_color, **hist_kws)
213 if hist_color != color:
214 hist_kws["color"] = hist_color
/anaconda3/lib/python3.4/site-packages/matplotlib/axes/_axes.py in hist(self, x, bins, range, normed, weights, cumulative, bottom, histtype, align, orientation, rwidth, log, color, label, stacked, **kwargs)
5627 color = mcolors.colorConverter.to_rgba_array(color)
5628 if len(color) != nx:
-> 5629 raise ValueError("color kwarg must have one color per dataset")
5630
5631 # We need to do to 'weights' what was done to 'x'
ValueError: color kwarg must have one color per dataset
任何消除此错误的帮助/建议将不胜感激..!!!
最佳答案
我也想到了 seaborn
documentation提到可以同时绘制多列,并默认用颜色突出显示。
但是重读之后,我什么也没看到。相反,我想我是从 this tutorial 推断出来的,在教程的一部分,教程绘制了一个包含多列的数据框。
但是,“解决方案”是微不足道的,希望正是您要找的:
sns.set(color_codes=True)
sns.set(style="white", palette="muted")
sns.distplot(df)
for col_id in df.columns:
sns.distplot(df[col_id])
默认情况下,这将改变颜色,“知道”已经使用了哪一个。
注意:我使用了不同的数据集,因为我不确定如何重新创建您的数据集。
关于python - 使用 seaborn 为数据框绘制直方图,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32923301/
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