用于绘制多个参数的 Seaborn 线图

Question

我有如下数据集，

index	10_YR_CAGR	5_YR_CAGR	1_YR_CAGR
c1_rev	20.5	21.5	31.5
c2_rev	20.5	22.5	24
c3_rev	21	24	27
c4_rev	20	26	30
c5_rev	24	19	15
c1_eps	21	22	23
c2_eps	21	24	25

此数据有 5 家公司及其参数，如 rev、eps、profit 等。我需要绘制如下：

修订：

x_axis-> index_col c1_rev, ...c5_rev
y_axis -> 10_YR_CAGR .. 1_YR_CAGR

每股收益：

x_axis -> index_col: c1_eps,...c5_eps
y_axis -> 10_YR_CAGR,... 1_YR_CAGR

等...

我试过以下代码：

eps = analysis_df[analysis_df.index.str.contains('eps',regex=True)]

for i1 in eps.columns[eps.columns!='index']:
    sns.lineplot(x="index",y=i1,data=eps,label=i1)

我必须从源创建一个数据帧然后循环它。我如何尝试创建一个从主源数据框本身循环的 for 循环？

我如何从主源数据帧开始循环，而不是为单独的参数创建一个循环，以创建一个包含诸如 rev、eps、profit 到 facegrid 参数的图表？如何在 facetgrid 中应用这些过滤器？

我上面代码的示例输出，

如何在单个 for 循环中为不同的参数绘制相同类型的图？

Answer 1

刻面的绘制方式通常是将 analysis_df“融合”到 id/variable/value 列中。

split() 将 index 列转换为 Company 和 Parameter，稍后我们将在熔化时将其用作 id 列：

analysis_df[['Company', 'Parameter']] = analysis_df['index'].str.split('_', expand=True)

#      index  10_YR_CAGR  5_YR_CAGR  1_YR_CAGR  Company  Parameter
#  0  c1_rev         100         21          1       c1        rev
#  1  c2_rev           1         32         24       c2        rev
# ...

melt() CAGR 列：

melted = analysis_df.melt(
    id_vars=['Company', 'Parameter'],
    value_vars=['10_YR_CAGR', '5_YR_CAGR', '1_YR_CAGR'],
    var_name='Period',
    value_name='CAGR',
)

#      Company  Parameter      Period  CAGR
#  0        c1        rev  10_YR_CAGR   100
#  1        c2        rev  10_YR_CAGR     1
#  2        c3        rev  10_YR_CAGR    14
#  3        c1        eps  10_YR_CAGR     1
# ...
# 25        c2        pft   1_YR_CAGR    14
# 26        c3        pft   1_YR_CAGR    17

relplot() CAGR vs Company（由 Period 着色）每个 Parameter 使用 melted 数据框:

sns.relplot(
    data=melted,
    kind='line',
    col='Parameter',
    x='Company',
    y='CAGR',
    hue='Period',
    col_wrap=1,
    facet_kws={'sharex': False, 'sharey': False},
)

重现此图的样本数据：

import io
import pandas as pd
csv = '''
index,10_YR_CAGR,5_YR_CAGR,1_YR_CAGR
c1_rev,100,21,1
c2_rev,1,32,24
c3_rev,14,23,7
c1_eps,1,20,50
c2_eps,21,20,25
c3_eps,31,20,37
c1_pft,20,1,10
c2_pft,25,20,14
c3_pft,11,55,17
'''
analysis_df = pd.read_csv(io.StringIO(csv))

用于绘制多个参数的 Seaborn 线图

Seaborn Line Plot for plotting multiple parameters

python

matplotlib

pandas

seaborn

facet-grid