pandas groupby 绘图值

Question

我有一个看起来像这样的 pandas 数据框：

      **real    I     SI     weights**
        0       1     3      0.3  
        0       2     4      0.2
        0       1     3      0.5
        0       1     5      0.5

        1       2     5      0.3  
        1       2     4      0.2
        1       1     3      0.5

我需要将它除以“真实”，然后我需要执行以下操作：

给定 I 值，考虑每个 SI 值并添加总权重。最后，对于每个实现，我应该有类似的东西：

    real = 0:
             I = 1     SI = 3      weight = 0.8
                       SI = 5      weight = 0.5

             I = 2     SI = 4      weight = 0.2

    real = 1:  
             I = 1     SI = 3      weight = 0.5

             I = 2     SI = 5      weight = 0.3
                       SI = 4      weight = 0.2

然后的想法是，对于 I 和 real 的每个值，在 x 轴上绘制 SI 值，在 y 轴上绘制相对总权重（标准化为 1）。

我试图做的是：

       name = ['I', 'SI','weight', 'real']
       Location = 'Simulationsdata/prova.csv'
       df = pd.read_csv(Location, names = name,sep='\t',encoding='latin1') 

       results = df.groupby(['I', 'real', 'SI']).weight.sum()

当我打印结果时，我有我想要的表格，但现在我不知道如何制作我想要的绘图，因为我不知道如何获得 SI 值...

Answer 1

一旦你这样做：

results = df.groupby(['real', 'I', 'SI'])['weights'].sum()

您可以通过使用获取数据框中存储的'real'、'I'和'SI'的值

results.index.get_level_values(0)
Int64Index([0, 0, 0, 1, 1, 1], dtype='int64', name='real'
results.index.get_level_values(1)
Int64Index([1, 1, 2, 1, 2, 2], dtype='int64', name=' I')
results.index.get_level_values(2)
Int64Index([3, 5, 4, 3, 4, 5], dtype='int64', name=' SI')

您可以遍历这些以获得您想要的图。例如：

import matplotlib.pyplot as plt
fig, axes = plt.subplots(2, 2)

for idx1, i in enumerate(results.index.get_level_values(0).unique()):
    for idx2, j in enumerate(results.index.get_level_values(1).unique()):
        axes[idx1, idx2].plot(results.loc[i, j], 'o')
        axes[idx1, idx2].set_xlabel('SI')
        axes[idx1, idx2].set_ylabel('weights')
        axes[idx1, idx2].set_xlim([0, 6])
        axes[idx1, idx2].set_ylim([0, 1])
        axes[idx1, idx2].set_title('real: {} I: {}'.format(i, j))

plt.tight_layout()
plt.show()

给了