使用指示符变量而不是单个列创建多面matplotlib/seaborn图

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 假设我们有一个名为"category"的列，包含三个类别：A、B和C
df['category_A'] = df['category'].apply(lambda x: 1 if x == 'A' else 0)
df['category_B'] = df['category'].apply(lambda x: 1 if x == 'B' else 0)
df['category_C'] = df['category'].apply(lambda x: 1 if x == 'C' else 0)

# 使用seaborn库创建一个包含多个子图的图表
fig, axes = plt.subplots(nrows=1, ncols=3, figsize=(12, 4))

# 绘制每个类别的图表
sns.distplot(df['column1'], ax=axes[0])
sns.distplot(df['column2'], ax=axes[1])
sns.distplot(df['column3'], ax=axes[2])

# 设置图表标题和轴标签
axes[0].set_title('Category A')
axes[1].set_title('Category B')
axes[2].set_title('Category C')
plt.tight_layout()

# 显示图表
plt.show()