从具有 pandas 或类似内容的单个长格式文件创建具有多个系列的多个图表

Question

我正在尝试将 python 和 pandas 用于此数据集：

LocCode	Sampled_Date-Time	ChemName	Conc_num
Well 1	2021-03-18	Sulfate	660
Well 1	2021-06-23	Sulfate	780
Well 1	2021-09-14	Sulfate	920
Well 1	2021-12-30	Sulfate	920
Well 1	2021-03-18	Chloride	158
Well 1	2021-06-23	Chloride	194
Well 1	2021-09-14	Chloride	240
Well 1	2021-12-30	Chloride	168
Well 2	2021-03-18	Sulfate	990
Well 2	2021-06-23	Sulfate	1170
Well 2	2021-09-14	Sulfate	1380
Well 2	2021-12-30	Sulfate	1380
Well 2	2021-03-18	Chloride	237
Well 2	2021-06-23	Chloride	291
Well 2	2021-09-14	Chloride	360
Well 2	2021-12-30	Chloride	252

要创建多个图表，如下所示：

Chart 1 - Sulfate Chart 2 - Chloride

所以我有：

'ChemName' 列中每个唯一值的单个图表
对于这些图表中的每一个，'LocCode' 列中的每个唯一值都有一个系列
并且对于每个系列，绘制 'Conc_num' 列中的值随 'Sampled_Date-Time' 列中的时间值变化的曲线图

我一直在尝试学习 python 和 pandas 模块来实现这个结果，但我被卡住了。不幸的是，我在编写任何代码方面一无所获，因为到目前为止我看过或读过的所有内容都是在单个索引上以旋转格式处理输入数据。

到目前为止，我的想法是代码需要类似于：

创建将 ChemName 和 LocCode 分组的索引
迭代此索引，创建 x 值 = Conc_num 和 y 值 = Sampled_Date-Time

任何 advice/guidance/suggestions 都将不胜感激，或者指向显示如何执行此操作的教程的指针也很棒。

谢谢，

Answer 1

为了让您深入了解，您可以尝试以下代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.style.use("ggplot")
df = pd.read_csv("test.txt", sep="\t") # You do not need this line. Just use your dataframe variable without implementing this line.
df["Sampled_Date-Time"] = pd.to_datetime(data["Sampled_Date-Time"])
fig, ax =plt.subplots(len(data["ChemName"].unique()), 1, figsize=(12,8))
for index,ChemName in enumerate(data["ChemName"].unique()):
  tempDf = df[df["ChemName"] == ChemName]
  for LocCode in tempDf["LocCode"].unique():
    tempDf2 = tempDf[tempDf["LocCode"] == LocCode]
    ax[index].plot(tempDf2["Sampled_Date-Time"], tempDf2["Conc_num"])
    ax[index].scatter(tempDf2["Sampled_Date-Time"], tempDf2["Conc_num"])
  ax[index].set_title(ChemName)
  ax[index].set_xlabel("date")
  ax[index].set_ylabel("Concentration")
fig.subplots_adjust(hspace=0.5)

从具有 pandas 或类似内容的单个长格式文件创建具有多个系列的多个图表

Create multiple charts, with multiple series, from single long format file with pandas or similar

python

charts

plot

pandas

输出