Python Pandas，Matplotlib：绘制多索引 DataFrame 可能吗？

Question

这是我的df：

                   User  Year Month Message
Date                
2017-07-21 07:55:39  Jw  2017   7   hey
2017-07-21 07:55:42  Jw  2017   7   bye bye
2017-07-21 07:55:48  Jw  2017   7   hi hi
2017-07-21 12:29:38  Jw  2017   7   Photo
2017-07-21 12:29:45  Jw  2017   7   abc

我将其按Year 和Month 分组，并按count 汇总：

df[df['User']=='Jw'].groupby(['Year', 'Month']).agg({'Message':'count'})

结果：

              Message
Year    Month   
2017    7       193
        8       282
        9       86
        10      245
        11      42
        12      200
2018    1       302
        2       175
        3       65

我们将最终分组的数据框称为grouped_df。

我想做的是绘制gourped_df，其中Year-Month 为x-axis，Message 为y-axis

我认为有两种实现方式：

1. 直接画图（我不知道怎么做，但我相信它存在）

2. 删除Multiindex 并制作由Year-Month 组成的Date 列，并通过grouped_df[['Date', 'Message']] 过滤并绘制它。但是由于这个数据框是多索引结构，我不知道如何将这两个索引合并为一个日期列。

想知道这两种方法或更好的方法（如果存在）。

谢谢。

Answer 1

有一种方法可以修复你的输出

df.index=df.index.map('{0[0]}-{0[1]}'.format) 
df
Out[157]: 
         Message
2017-7       193
2017-8       282
2017-9        86
2017-10      245
2017-11       42
2017-12      200
2018-1       302
2018-2       175
2018-3        65
df.plot()

或者我们只是从原来的df开始

df.assign(key=df.Year.astype(str)+'-'df.Month.astype(str))[df['User']=='Jw'].groupby('key').agg({'Message':'count'})