如何为多索引数据框创建图答案

【问题标题】：How to create a plot for a multiindex dataframe如何为多索引数据框创建图
【发布时间】：2021-10-09 07:46:17
【问题描述】：

我需要为每个游戏平台制作情节（y = 'total_sales_sum'、x = 'year_of_release'）。为此，我使用了数据透视表，因此得到了多索引数据框。

data_recent_decade=data.query('year_of_release>=2006').pivot_table(index=['platform','year_of_release'],values=['total_sales'], aggfunc=['sum'])
data_recent_decade.columns=['total_sales_sum']
data_recent_decade.info()
for platform in data_recent_decade:
    data_recent_decade.plot(y='total_sales_sum', marker='o',grid=True,figsize=(13,4))
    plt.title(platform)
    plt.show()

这是最终的数据框：

这是 data_recent_decade.info()

MultiIndex：101 个条目，（3DS，2011.0）到（XOne，2016.0）数据列（共1列）： total_sales_sum 101 非空 float64 数据类型：float64(1) 内存使用量：1.4+ KB

我的破局：

如何为每个平台制作一个情节？

【问题讨论】：

df.reset_index().pivot(index='year_of_release', columns='platform', values='total_sales_sum').plot(marker='.')

标签： python pandas matplotlib plot multi-index

【解决方案1】：

您可以使用以下命令遍历pandas.MultiIndex：

for date, new_df in df.groupby(level = 0)

完整代码

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({'platform': ['3DS', '3DS', '3DS', '3DS', '3DS', 'XB', 'XBOne', 'XBOne', 'XBOne', 'XBOne'],
                   'year_of_release': [2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2008, 2013, 2014, 2015, 2016],
                   'total_sales_sum': [60.53, 51.01, 56.32, 43.07, 27.21, 0.18, 18.96, 54.07, 59.92, 25.82]})
df = df.set_index(['platform', 'year_of_release'])


fig, ax = plt.subplots()

for date, new_df in df.groupby(level = 0):
    ax.plot(new_df.index.get_level_values('year_of_release').values,
            new_df['total_sales_sum'],
            label = new_df.index.get_level_values('platform').values[0],
            marker = 'o',
            linestyle = '-')

ax.legend(frameon = True)

plt.show()

作为替代方案，您可以使用seaborn.lineplot 来执行此操作而无需任何循环：

fig, ax = plt.subplots()

sns.lineplot(ax = ax,
             data = df,
             x = df.index.get_level_values('year_of_release'),
             y = df['total_sales_sum'],
             hue = df.index.get_level_values('platform'),
             marker = 'o')

plt.show()

【讨论】：