你可以几乎通过做得到你想要的:
g.plot(kind='bar')
但它会为每组生成一个图(并且没有以组命名图,因此在 IMO 中有点没用。)
这是一个看起来相当漂亮的东西,但确实涉及很多“手动”matplotlib 工作,每个人都想避免,但没有人可以:
import numpy.random as rnd
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import cm
x = pd.DataFrame(rnd.randn(100).reshape(20, 5), columns=list('abcde'))
group_col = 'groups'
groups = ['foo', 'bar', 'baz']
x[group_col] = pd.Series(rnd.choice(groups, len(x)))
g = x.groupby(group_col)
num_groups = g.ngroups
fig, axes = plt.subplots(num_groups)
for i, (k, group) in enumerate(g):
ax = axes[i]
ax.set_title(k)
group = group[[c for c in group.columns if c != group_col]]
num_columns = len(group.columns)
colours = cm.Spectral([float(x) / num_columns for x in range(num_columns)])
ax.hist(group.values, 5, histtype='bar',
label=list(group.columns), color=colours,
linewidth=1, edgecolor='white')
ax.legend()
plt.show()
我认为这可以满足您的需求:
更新
作为对 cmets 的回应(因为这个答案已经有几年的历史了),我试图将这个答案剥离到最简单的部分。
可能现在有一种方法可以标记
groupby 对象的图,但我不知道。
这是最简单的方法:
axes = g.plot(kind='hist')
for i, (groupname, group) in enumerate(g):
axes[i].set_title(groupname)