循环绘制子图时pandas loc()筛选数据不生效的原因

这个现象和loc()方法本身没有任何关系，完全是代码执行顺序和变量赋值逻辑错误导致的：

• 你把d = df.loc[df["new_ID"] == unique_sample]写在了for循环的外部，这行代码执行时循环还没启动，此时unique_sample并没有进入循环迭代的赋值流程，只会保留这个变量在当前环境下最后一次被赋予的值（通常是你之前跑通版本代码时，循环最后一次取到的分组值，比如sample3）。也就是说d从赋值完成开始，就只存储了某一个固定分组的数据集，不会随着循环推进自动更新。
• 循环内每次调用sns.histplot都传入这个固定不变的d作为数据源，哪怕每次切换了子图、修改了子图标题，画的始终是同一份数据，自然4张子图内容完全一致。

单独绘制单张图时loc能正常工作，是因为单图场景下你会先手动给unique_sample指定一个明确的分组值，再执行筛选逻辑，执行顺序是对的；放到循环场景下，你把依赖循环迭代变量的筛选步骤放在循环外，逻辑自然出问题。

如果想把数据筛选逻辑移出循环，有两种可行写法：

方案1：把筛选步骤放在循环内部 #

和你最初能跑通的版本逻辑一致，只是把布尔索引换成loc写法即可，loc本身在循环内完全可以正常工作：

unique_list = list(df["new_ID"].unique())
fig, axs = plt.subplots(int(len(unique_list) / 2) , 2)  
for unique_sample, ax in zip(unique_list, axs.flat):  
    # 每次迭代到当前分组时，再筛选对应数据
    d = df.loc[df["new_ID"] == unique_sample]
    sns.histplot(data=d, x="A", ax=ax)
    ax.set_title(unique_sample)

方案2：循环外提前存储全部分组数据 #

如果一定要把筛选逻辑放在循环外，可以提前用字典把每个分组对应的数据集存好，循环时直接按key取值即可：

unique_list = list(df["new_ID"].unique())
# 提前遍历所有分组，把筛选结果存在字典中
group_dict = {sample: df.loc[df["new_ID"] == sample] for sample in unique_list}
fig, axs = plt.subplots(int(len(unique_list) / 2) , 2)   
for unique_sample, ax in zip(unique_list, axs.flat):  
    sns.histplot(data=group_dict[unique_sample], x="A", ax=ax)
    ax.set_title(unique_sample)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ardalan1