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我有一个结构类似于的数据框

dt, ing_net, egs_net, ing_ip, egs_ip, avg_pkt, sum_time
2017-01-01, A2, A1, 10.100.0.0, 22.54.23.0, 12.1, 123
2017-01-01, B2, A1, 10.100.1.0, 22.54.23.0, 12.1, 982
2017-01-01, B2, A2, 10.0.1.0, 22.54.13.0, 92.1, 692
...
2017-06-31, A2, B8, 65.200.0.0, 33.0.23.0, 12.7, 99887

ing_net和之间的可能组合数egs_net为 250。如何可视化avg_pkt所有可能组合的值变量之一，例如 ？我正在寻找一种视觉辅助或方法来搜索异常值。

SeabornFacetGrid不能绘制所有图：

g = sns.FacetGrid(df, row='egs_net', column='ing_net', 'avg_pkt')
g.map(sns.distplot)
# all plots are extremely small and with wrong x datetime axis

在 pandas 数据框上执行 groupby 会生成所有图表，但不会生成网格：

for name, group in df_avg.groupby(['egs_net', 'ing_net']):
  group.plot(x='dt', y='avg_pkt', title='{} - {}'.format(name[0], name[1]), figsize=(7,5), subplots=True)

和一个 Holoviews HoloMap 保释与中间图的数量：

hv_df = hv.Dataset(df.reset_index(), kdims=['dt', 'egs_net', 'ing_net'])
hv_df.to(hv.Curve, vdims=['avg_pkt'])

我如何探索这个相空间？

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