在一个图上覆盖概率密度函数

Question

我想为来自三个NOX源的N的同位素测量创建概率密度函数。测量量之间的数量在来源之间有所不同，因此我创建了三个数据范围。这是代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
#import matplotlib.ticker as plticker
#from matplotlib.ticker import (MultipleLocator, AutoMinorLocator)


df = pd.DataFrame({
    'Mobile':[15.6, 14.2, 14.4, 10.2, 13.1, 12.8, 13.3, 16.9, 15.8, 15.3, 16.9, 15.6, 15.6, 17, 16, 15.1, 15, 14.4,
              14.6, 16.2, 15.3, 16.4, -0.4, -2.9, 1.6, 9.8, 1.6, -8.1, -4.4, -0.4, 8.6]})
    
df1 = pd.DataFrame({
    'Soil':[-47, -37, -29, -26, -25, -24, -31, -23, -22, -19, -49, -42, -44, -37, -29, -29, -32, -31, -29, -28,
            -26.5, -30.8]})
df2 = pd.DataFrame({
    'Biomass Burning':[-2.7, -5, -5.9, -7.2, 3.2, 2.6, 3.8, 8.1, 12, 0.9, 1.3, 1.6, -1.5, -1.3, -0.1, 0.5, 4.4, 2,
                       2.9, 1.7, 3.2, 1.6, -0.3, -0.9]})

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot()
ax.hist([df, df1, df2], label = ("Mobile", "Soil", "Biomass Burning"), bins=25, stacked=True, range=[0,25])

问题是我收到一条错误消息，上面写着： valueerror：x必须具有2个或更少的维度。我已经尝试了一种“胖”方法，但是收到一个错误消息，该错误消息说 attributeError：'dataFrame'对象没有属性'Flatten'。我不确定接下来要做什么以使代码运行并可以使用一些帮助。我还认为 Hist 可能是使用错误的功能，因为我想要概率密度分布。我也尝试过：

sns.displot(data=[df,df1,df2], x=['Mobile','Soil','Biomass Burning'], hue='target', kind='kde', 
            fill=True, palette=sns.color_palette('bright')[:3], height=5, aspect=1.5)

但是，我再次遇到了数据范围的问题不同。谢谢！

Answer 1

一个选项是熔融 dataframes， concat 它们，然后使用 hue 与 strendot ：

data = pd.concat([df.melt(), df1.melt(), df2.melt()], ignore_index=True)
sns.displot(data=data, x='value', hue='variable', kind='kde')

outption：output：

使用 var_name 和 value_name 熔融>熔融 对于比“变量”和“ value”的有意义的标识符，例如

kws = {'var_name': 'Source', 'value_name': 'Measurements'}
data  = pd.concat([df.melt(**kws), df1.melt(**kws), df2.melt(**kws)], 
                  ignore_index=True)
sns.displot(
    data=data, x='Measurements', hue='Source', kind='kde', 
    fill=True, palette=sns.color_palette('bright')[:3], height=5, aspect=1.5
)

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