groupby 多个值，并绘制结果

Question

我正在使用一些有关杀菌剂使用情况的数据，其中包含年份、杀菌剂、使用量以及熊猫 DataFrame 中一些不相关的列。它看起来有点像：

Year, State,      Fungicide, Value
2011, California, A,         12879
2011, California, B,         29572
2011, Florida,    A,         8645
2011, Florida,    B,         19573
2009, California, A,         8764
2009, California, B,         98643,
...

我想要的是随着时间的推移使用的总杀菌剂的单一图，为每种单独的杀菌剂绘制一条线（不同颜色）。我使用 .groupby 获取每年使用的每种杀菌剂的总量：

apple_fplot = df.groupby(['Year','Fungicide'])['Value'].sum()

这给了我想要绘制的值，例如：

Year, Fungicide, Value
...
2009, A,        128635
      B,        104765
2011, A,        154829
      B,        129865

现在我需要绘制它，以便 每种杀真菌剂（A、B、...）在 的 值超过时间

有没有办法做到这一点而不把它们全部分开？请原谅我的无知，我是 python 的新手，并且还在逐渐熟悉它。

Answer 1

大致如下：

df_grouped = df.groupby('Fungicide')
for key, group in df_grouped:
   group.groupby('Year')['Value'].sum().plot(ax=ax,label=key)

通过在 groupby 对象上使用 for 循环，将遍历每个组，分配键（例如 'A' 或 'B'，作为分组依据的列的值），以及组每次数据帧。

示例见此处

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html#iterating-through-groups

Answer 2

对于正确打印 legend 和 xticks 的干净解决方案，您可以

apple_fplot = df.groupby(['Year','Fungicide'])['Value'].sum()
plot_df = apple_fplot.unstack('Fungicide').loc[:, 'Value']
plot_df.index = pd.PeriodIndex(plot_df.index.tolist(), freq='A')
plot_df.plot()

对于subplots，只需将相应的keyword设置为True:

plot_df.plot(subplots=True)

获得：

Answer 3

你可以这样做：

import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
df.groupby(['Year','Fungicide']).sum().unstack().plot()

数据

   Year        State Fungicide  Value
0  2011   California         A  12879
1  2011   California         B  29572
2  2011      Florida         A   8645
3  2011      Florida         B  19573
4  2009   California         A   8764
5  2009   California         B  98643

groupby 多个值，并绘制结果

groupby multiple values, and plotting results

python

group-by

matplotlib

data-analysis

pandas