panda 根据某列绘制多行答案

【问题标题】：panda plot multiple lines base on a certain columnpanda 根据某列绘制多行
【发布时间】：2017-08-23 23:53:40
【问题描述】：

我有一个这样的数据框

timestamp|type|value_1|value_2

t1|A|v1|v2

t2|B|v3|v4

t3|C|v5|v6

t4|A|v7|v8

我想绘制一个图表，每个类型和值都有 6 条线例如

type A - value_1
type A - value_2

type B - value_1
type B - value_2

type C - value_1
type C - value_2

谢谢，

就是这样

A = df[df["type"] == A]

A.plot(x="time", y=["value_1", "value_2"])

对三种类型执行此操作并将这 6 条线合并到同一张图上

【问题讨论】：

我可以帮你格式化吗？
anf 回答，如果value_1 和value_2 是数字，你需要df.set_index('type').plot() 吗？
我正在尝试格式化表格..
是的，value_1 和 value_2 都是数字
正确格式需要 4 个空格。

标签： python pandas plot

【解决方案1】：

就绘图而言，我建议您查看： MatPlotLib: Multiple datasets on the same scatter plot 和 Multiple data set plotting with matplotlib.pyplot.plot_date 以及 this tutorial。

对于要绘制的数据的选择，我推荐pandas docs 中的“按标签选择”部分。我想您可以将相应列/行中的值存储在一些临时变量 x1 - xn 和 y1 - yn 中，然后绘制所有对，这可能看起来像：

xs = sheet.loc[<appropriate labels>]
ys = sheet.loc[<appropriate labels>]
for i in range(len(xs)):
   plt.plot(xs[i],ys[i],<further arguments>)
plt.show()

在您的情况下，仅访问“值”标签可能还不够，因为只有该列的每个第 n 个元素才属于任何给定类型。在this question 中，您可以看到如何获得一个仅包含适当值的新列表。基本上是这样的：

allXs = sheet.loc['v1']
xsTypeA = allXs[1::4]
...

希望有帮助。

【讨论】：

【解决方案2】：

我认为您可以将DataFrame 重新整形为列，然后将plot：

df['g'] = df.groupby('type').cumcount()
df = df.set_index(['timestamp','g', 'type']).unstack().reset_index(level=1, drop=True)
df.columns = df.columns.map('_'.join)

df.plot()

【讨论】：