如何为每行数据绘制子图？GeoDataFrames子图异常及标题添加需求

问题说明 #

• 使用GeoDataFrames绘制7行6列子图时，无法让所有数据正常显示
• 需要为整个子图集合添加标题「Mean ET Data for SD-6 Area」
• 所有待绘制的GeoDataFrames结构一致

现有代码 #

# what I want to label the y axis for each row
ylab = ['mean_ensemble',
'mean_disalexi',
'mean_eemetric',
'mean_geesebal',
'mean_ptjpl',
'mean_ssebop',
'mean_sims']

# the years I want to plot and what the name of each column in the geodataframes are
years = ['2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021']

# the 7 geodataframes
graph = [mean_ensemble,
mean_disalexi,
mean_eemetric,
mean_geesebal,
mean_ptjpl,
mean_ssebop,
mean_sims]

f, ax = plt.subplots(nrows = 7, ncols = 6, figsize = (12, 12))

ax = ax.flatten()

i=0

for y, col in enumerate(years):
    graph[i].plot(column=col, ax=ax[y], legend=True, cmap='Blues')
    ax[y].axis('off')
    plt.title(str(y))
    i+=1

plt.show()

问题分析 #

现有代码核心逻辑错误：

• 仅遍历6个年份，只绘制了第一行的6个子图，剩余36个轴完全未使用
• 仅调用了第一个GeoDataFrame，其余6个未参与绘制
• plt.title()会覆盖之前的子图标题，无法为每个子图设置正确标识

修正方案 #

以下是调整后的代码，解决数据显示问题并添加整体标题：

# 行标签
ylab = ['mean_ensemble',
'mean_disalexi',
'mean_eemetric',
'mean_geesebal',
'mean_ptjpl',
'mean_ssebop',
'mean_sims']

# 年份列名
years = ['2016', '2017', '2018', '2019', '2020', '2021']

# GeoDataFrames列表
graph = [mean_ensemble,
mean_disalexi,
mean_eemetric,
mean_geesebal,
mean_ptjpl,
mean_ssebop,
mean_sims]

# 创建7行6列子图，放大尺寸适配多子图布局
f, ax = plt.subplots(nrows=7, ncols=6, figsize=(18, 21))

# 添加整体标题，调整y参数避免和子图标题重叠
f.suptitle('Mean ET Data for SD-6 Area', fontsize=16, y=0.98)

# 嵌套循环遍历所有行和列
for row_idx, (gdf, y_label) in enumerate(zip(graph, ylab)):
    for col_idx, year in enumerate(years):
        current_ax = ax[row_idx, col_idx]
        # 绘制地理数据，先不添加图例避免重复
        im = gdf.plot(column=year, ax=current_ax, cmap='Blues', legend=False)
        current_ax.axis('off')
        
        # 仅给第一列子图添加行标签，优化布局
        if col_idx == 0:
            current_ax.set_ylabel(y_label, fontsize=12, rotation=0, labelpad=30)
        # 仅给第一行子图添加年份标题
        if row_idx == 0:
            current_ax.set_title(year, fontsize=12)

# 统一添加共享图例，避免每个子图都显示图例造成拥挤
from mpl_toolkits.axes_grid1 import make_axes_locatable
divider = make_axes_locatable(ax[-1, -1])
cax = divider.append_axes("right", size="5%", pad=0.1)
f.colorbar(im, cax=cax)

# 调整子图间距，给整体标题留出空间
plt.tight_layout(rect=[0, 0, 1, 0.96])
plt.show()

关键修正点 #

1. 保留二维轴数组：不提前flatten，通过ax[row_idx, col_idx]精准定位每个子图，确保覆盖所有42个绘图区域
2. 嵌套循环遍历：外层遍历每个GeoDataFrame（对应行），内层遍历每个年份（对应列），保证所有数据都被绘制
3. 整体标题添加：使用f.suptitle()给整个图集合添加标题，通过y参数调整位置避免遮挡
4. 优化布局细节：仅在第一列添加行标签、第一行添加年份标题，统一共享图例，避免布局混乱
5. 调整尺寸与间距：放大figsize并使用tight_layout(rect)，适配多子图并留出整体标题空间

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