如何使用sns.distplot为DataFrame多列批量绘制密度图？

要为无缺失值的DataFrame（比如data_no_mv）的每一列绘制独立的密度图，可以通过循环遍历列名调用sns.distplot实现。原代码存在索引错误，以下是修正后的完整实现：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 获取数据集所有列名
columns = list(data_no_mv)

# 循环遍历每一列，绘制对应密度图
for col in columns:
    # 直接传入整列数据，无需额外索引
    sns.distplot(data_no_mv[col], axlabel=col)
    # 单独展示当前图，避免多个图重叠
    plt.show()

关键说明： #

• data_no_mv是不含缺失值的14列数据集，循环会自动遍历每一列，生成14个独立的密度图
• 原代码中data_no_mv[i][len(columns)+1]是错误写法，这只会取该列的单个元素，无法生成密度图，需直接传入整列数据data_no_mv[col]
• axlabel=col用于设置每个图的x轴标签为对应列名，便于识别不同列的分布
• 每次调用plt.show()会单独弹出当前列的密度图，确保每个图独立展示

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Himanshurenwal