Pandas 循环遍历 groupby 并绘制每个组

Question

我正在尝试遍历 groupby 对象并绘制每个组。但我有一些问题。谁能告诉我哪里出错了？

df = pd.DataFrame([['item1',2000,1, 2], ['item1',2001,1, 2], ['item1',2002,1, 2], 
              ['item2',2000,1, 2], ['item2',2001,1, 2], ['item2',2002,1, 2]],
              columns=['mykey', 'year','val1','val2'])

grouped = df.groupby('mykey')
for name,group in grouped:
  fig = plt.figure()
  ax1 = fig.add_subplot(111)
  group.val1.plot.line(ax=ax1, ylim=[5,20], color='red',x=group.year)
  ax1.set_ylabel('val1')
  ax2 = ax1.twinx()
  group.val2.plot.line(ax=ax2, ylim=[5,20], color='blue' ,x=group.year)
  ax2.set_ylabel('val2')
  plt.title(str(name), fontsize=15);

看来我已经接近了，但只是在某些地方存在一些问题。

1. 第一个问题是 groupby 对象中有 5 个组。我得到了我想要的 5 个数字，但只有第一个有图（线）。其他数字是空白的，上面有正确的标题，知道我的代码有什么问题吗？
   
2. 如何将组列/键设置为 x 轴，我试过这个 x=group.desiredx 但它没有做任何事情。

我的钥匙|年份| val1| val2
项目1| 2000| 5| 34
项目2| 2001| 45| 34
项目3| 2002| 34| 34
项目1| 2000| 22| 65
项目2| 2001| 34| 54
项目3| 2002| 12| 54
项目1| 2000| 23| 54
项目2| 2001| 34| 34
项目3| 2002| 21| 21

Answer 1

要在 y 轴上绘制的值是 1 和 2。您将ylim 设置为比5、ylim=[5,20] 更大的值。因此，您看不到 1 和 2 处的值。

将ylim 设置为一些合理的数字，例如ylim=[0,3] 将允许您查看数据。

此外，group.val1.plot 将根据其索引绘制数据，因为group.val1 中没有"year"。而是将"val1" 作为y 的值。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([['item1',2000,1, 2], ['item1',2001,1, 2], ['item1',2002,1, 2], 
              ['item2',2000,1, 2], ['item2',2001,1, 2], ['item2',2002,1, 2]],
              columns=['mykey', 'year','val1','val2'])

grouped = df.groupby('mykey')
for name,group in grouped:
  fig = plt.figure()
  ax1 = fig.add_subplot(111)
  group.plot.line(ax=ax1, ylim=[0,3], color='red',x="year",y="val1")
  ax1.set_ylabel('val1')
  ax2 = ax1.twinx()
  group.plot.line(ax=ax2, ylim=[0,3], color='blue',x="year",y="val2")
  ax2.set_ylabel('val2')
  plt.title(str(name), fontsize=15)

plt.show()

Answer 2

感谢 ImportanceOfBeingErnest，我得到了我想要的结果。这是代码的完整调整版本，供将来可能需要它的任何人使用。我添加了 legend = False，没有这个 val1 和 val2 写在彼此之上，看起来很乱。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

 df = pd.DataFrame([['item1',2000,1, 2], ['item1',2001,1, 2], ['item1',2002,1, 2], 
          ['item2',2000,1, 2], ['item2',2001,3, 2], ['item2',2002,1, 2]],
          columns=['mykey', 'year','val1','val2'])

 grouped = df.groupby('mykey')
 for name,group in grouped:
  fig = plt.figure()
   ax1 = fig.add_subplot(111)
  group.plot.line(ax=ax1, ylim=[0,3], color='red',x="year",y="val1", legend 
  = False, xticks = [2000,2001,2002])
  ax1.set_ylabel('val1  ssssssss')
  ax2 = ax1.twinx()
  group.plot.line(ax=ax2, ylim=[0,3], color='blue',x="year",y="val2", legend 
  = False, xticks = [2000,2001,2002])
  ax2.set_ylabel('val2 dddddd')
  plt.title(str(name), fontsize=15)

   plt.show()