熊猫的地形图sharex=False没有像预期的那样表现

Question

我试图从一个数据中绘制几个系列的柱状图。系列具有不同的最大值：

df[[
    'age_sent', 'last_seen', 'forum_reply', 'forum_cnt', 'forum_exp', 'forum_quest'
]].max()

返回：

age_sent       1516.564016
last_seen       986.790035
forum_reply     137.000000
forum_cnt       155.000000
forum_exp        13.000000
forum_quest      10.000000

当我尝试图直方图时，我使用了sharex=False, subplots=True，但是看起来sharex属性被忽略了：

df[[
    'age_sent', 'last_seen', 'forum_reply', 'forum_cnt', 'forum_exp', 'forum_quest'
]].plot.hist(figsize=(20, 10), logy=True, sharex=False, subplots=True)

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我可以清楚地分别画出其中的每一个，但这是不可取的。我也想知道我做错了什么。

我拥有的数据也太大了，但是很容易创建类似的内容：

ttt = pd.DataFrame({'a': pd.Series(np.random.uniform(1, 1000, 100)), 'b': pd.Series(np.random.uniform(1, 10, 100))})

现在我有：

ttt.plot.hist(logy=True, sharex=False, subplots=True)

检查x轴。我希望是这样的(但是使用一个带有子图的命令)。

ttt['a'].plot.hist(logy=True)
ttt['b'].plot.hist(logy=True)

Answer 1

目前的答案是可行的，但在最近的版本中有一个更容易解决的方法。

虽然df.plot.hist不尊重sharex=False，但df.plot.density尊重。

dist = [1, 2, 7, 50]
col_names = ['weibull $a={}$'.format(alpha) for alpha in dist]
test_df = pd.DataFrame(np.random.weibull(dist,
                                         (10000, len(dist))),
                       columns=col_names)

test_df.plot.density(subplots=True, sharex=False, sharey=False, layout=(-1, 2))

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