如何为pandas DataFrame分组数据绘制各带组名标题的子图

解决方法 #

首先先修正你的数据中的日期格式问题，你提供的原始日期字符串格式为年-日-月，直接绘图会出现X轴顺序错乱的问题，先做格式转换：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 你的原始数据
cat = ['games','games','home','home','home','food','food','food','food','food']
dates = ['2024-07-01','2021-31-1', '2021-04-1', '2021-05-1','2021-02-2', '2021-05-1','2021-01-2','2021-14-2','2021-03-3','2021-11-4']
nums = [137, 338, 52, 144, 100, 5, 72, 400, 100, 99]
df = pd.DataFrame({'cat':cat, 'dates':dates, 'nums':nums})

# 转换为标准日期格式
df['dates'] = pd.to_datetime(df['dates'], format='%Y-%d-%m')

方法1：遍历groupby对象手动设置标题（无需额外依赖）

如果需要每个子图单独弹出，直接遍历分组即可：

for cat_name, group_data in df.groupby('cat'):
    ax = group_data.plot(x='dates', y='nums', kind='line')
    ax.set_title(cat_name)
    plt.show()

如果需要将所有子图放在同一张画布上，提前创建子图轴对应分组即可：

# 3个分类对应3行1列的子图布局
fig, axes = plt.subplots(nrows=3, ncols=1, figsize=(8, 10))

for (cat_name, group_data), ax in zip(df.groupby('cat'), axes.flat):
    group_data.plot(x='dates', y='nums', ax=ax)
    ax.set_title(cat_name)

plt.tight_layout()
plt.show()

方法2：用seaborn的FacetGrid实现（代码更简洁）

如果允许引入seaborn库，只需几行代码即可自动完成分组+子图标题设置：

import seaborn as sns

g = sns.FacetGrid(df, col='cat', col_wrap=1, height=4)
g.map(plt.plot, 'dates', 'nums')
g.set_titles('{col_name}') # 直接取分类值作为子图标题
plt.show()

注意：你原代码中plot(x = 'date')存在参数错误，你的日期列名为dates，需要修正参数避免报错。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者formicaman