绘制按列分组的熊猫数据框答案

【问题标题】：Plot a pandas dataframe grouped by column绘制按列分组的熊猫数据框
【发布时间】：2015-11-27 05:55:11
【问题描述】：

我有以下熊猫数据框'df'：

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             C1     C2     C3      C4      Type
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    Name 
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     x1       a1     b1      c1      d1     'A'
     x2       a2     b2      c2      d2     'A'
     x3       a3     b3      c3      d3     'B'
     x4       a4     b4      c4      d4     'B'
     x5       a5     b5      c5      d5     'A'
     x6       a6     b6      c6      d6     'B'
     x7       a7     b7      c7      d7     'B'
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此数据框中有 6 列：Name, C1, C2, C3, C4, and Type。我想使用按“类型”列分组的这个数据框生成两个线图（单独的图 - 不是同一图上的两条线）。基本上，我想绘制 C1 相对于按类型分组的名称的值。所以，在一张图上，我想在另一张图上有(x1, c1), (x2, c2), (x5, c5) on one plot, and (x3,c3), (x4, c4), (x6,c6), and (x7,c7)。

请注意，名称和其他列位于不同的行中。

我在 SO 上发现了一个类似的问题，用于绘制箱线图 here，因此我尝试将其修改为线图。我尝试使用df.plot(column='C1', by='Type')，但似乎没有属性'column' for a plot()。

关于如何实现我的目标有什么想法吗？

【问题讨论】：

也许使用df.groupby()
你希望这个情节如何？您提供的这些 y 值不是标量。
@Oz123 y 值是标量；我仅将 'c1,c2,...,c6' 用于演示目的。
@furas：我尝试使用 ``df[df.columns[0]].plot(groupby='Type')'' 但这会返回相同的错误 - 'no line property 'groupby' '
我在考虑 df.groupby() 而不是 plot(groupby) 在绘制之前对元素进行分组。 pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/…

标签： python pandas matplotlib plot

【解决方案1】：

可以将“Type”列添加到索引中，然后将其unstack，以便C1的值根据Type的值分成两列，然后将它们绘制出来，例如：

import pandas
df = pandas.DataFrame({'Values': randn(10), 'Categories': list('AABABBABAB')}, index=range(10))
df.set_index('Categories', append=True).unstack().interpolate().plot(subplots=True)

请注意，对于线图，您需要 'interpolate()'。

或者，您可以根据“类型”的值（在这些示例中为“类别”）选择数据并单独绘制它们，例如：

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
df[df.Categories=='A'].Values.plot(ax=axes[0])
df[df.Categories=='B'].Values.plot(ax=axes[1])

【讨论】：

第一种方法建议您没有为我工作，但第二种方法肯定可以！非常感谢！您能否建议一种方法，不使用实际列值作为 x-tick 标签，而是使用从 1 到 n 的数字列表？

【解决方案2】：

以下答案基于 faltarell 的第二种方法，但适用于任意数量的类别。

设置：

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import randn
df = pandas.DataFrame({'Values': randn(10), 
                       'Categories': list('AABABBABAB')},
                       index=range(10))

画图：

categories = df['Categories'].unique()

fig, axes = plt.subplots(ncols=len(categories))

for i, category in enumerate(categories):
    df[df['Categories'] == category]['Values'].plot.line(ax=axes[i])
    axes[i].set_title(category)

您可以使用以下标记线制作类似的单图：

fig, ax= plt.subplots()

for category in df['Categories'].unique():
    df[df['Categories'] == category]['Values'].plot.line(ax=ax, label=category)

plt.legend()

【讨论】：