在循环列时如何在 pandas 中生成清晰的绘图？

生成可复制性的数据帧：

df = pd.DataFrame(np.random.randn(50, 1000), columns=list('ABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDEDABCDABCDED'))

检查每个变量的分布正态性（注意：这需要很长时间才能运行）

# Set the column names

columns= df.columns

# Loop over all columns

fig, axs = plt.subplots(len(df.columns), figsize=(5, 25))
for n, col in enumerate(df.columns):
    df[col].hist(ax=axs[n])

结果生成难以辨认的直方图，并且需要很长时间才能运行。

时间长度还可以，但我很好奇是否有人有生成清晰直方图的建议（不必很花哨），可以快速审查整个数据帧以确保分布的正态性。

此代码生成 1000 个直方图，并允许您足够详细地查看每个直方图，以了解各列的正态分布情况：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

cols = 1000
df = pd.DataFrame(np.random.normal(0, 1, [50, cols]))

# Loop over all columns
fig, ax = plt.subplots(figsize = (16, 10))
for n, col in enumerate(df.columns):
    plt.subplot(25, 40, n+1)
    df[col].hist(ax = plt.gca())
    plt.axis('off')
plt.tight_layout()

plt.savefig('1000_histograms.png', bbox_inches='tight', pad_inches = 0, dpi = 200)

确定正态性的另一种方法是使用 QQ 图，与直方图相比，它可能更容易批量可视化：

import statsmodels.api as sm

cols = 1000
df = pd.DataFrame(np.random.normal(0,1, [50, cols]))

fig, axs = plt.subplots(figsize=(18, 12))
for n, col in enumerate(df.columns):
    plt.subplot(25,40,n+1)
    sm.qqplot(df[col], ax=plt.gca(), #line='45', 
              marker='.', markerfacecolor='C0', markeredgecolor='C0', 
              markersize=2)
#    sm.qqline(ax=plt.gca(), line='45', fmt='lightgray')
    plt.axis('off')

plt.savefig('1000_QQ_plots13.png', bbox_inches='tight', pad_inches=0, dpi=200)

每条线越接近 45 度对角线，列数据越呈正态分布。