我如何绘制折线图，其中包含两家不同公司在前 12 个月和后 12 个月的月销售额
How can I plot a line chart with two different companies monthly sales from 12 months before and 12 months after
数据框是我正在使用的内容的快照。我想要实现的是不同品牌每月销售额的折线图。数字前带“-”的月份表示最多 12 个月之前的月份，数字前没有“-”的月份表示最多 12 个月之后的月份。在折线图上，所有“-”月份（之前的月份）都在左边，之后的月份在右边，以 0 为中心。 Count_Toy_Brand_A 是公司 A 中不同 Toy_Brands 的数量，而 Count_Toy_Brand_B 是公司 B 中不同 TOY_Brands 的数量。总共我将得到三个不同的A、B、C 的折线图，每条线都标记为公司 A 和公司 B。我想知道这是否可以在 pandas 中完成。任何帮助，将不胜感激。附件是我正在寻找的输出的快照。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'toy_brand_A':['A', 'B', 'C'],
'count_toy_brand_A':[11, 5, 16],
'month-0_sales_A':[50, 12, 6],
'month-1_sales_A':[8,7, 6],
'month-2_sales_A':[8,7, 6],
'month1_sales_A':[20, 40, 18],
'month2_sales_A':[8,7, 6],
'count_toy_brand_B':[15, 25, 4],
'month-0_sales_B':[10, 8, 61],
'month-1_sales_B':[3,5, 90],
'month-2_sales_B':[4,7, 1],
'month1_sales_B':[30, 20, 18],
'month2_sales_B':[8,7, 6],
})
先尝试重新格式化数据：
# Removes unnecessary columns and sets new indices.
cols = df.columns[~df.columns.str.contains('count')]
df = df[cols]
df.rename(columns={'toy_brand_A': 'toy_brand'}, inplace=True)
df.set_index('toy_brand', inplace=True)
df = df.T
df['company'] = 0
df.loc[df.index.str.contains('_A'), 'company'] = 'A'
df.loc[df.index.str.contains('_B'), 'company'] = 'B'
df.index = df.index.str.replace('_A', '')
df.index = df.index.str.replace('_B', '')
输出：
toy_brand A B C company
month-0_sales 50 12 6 A
month-1_sales 8 7 6 A
month-2_sales 8 7 6 A
month1_sales 20 40 18 A
month2_sales 8 7 6 A
month-0_sales 10 8 61 B
剧情：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10, 8))
for i, brand in enumerate(['A', 'B', 'C']):
ax = plt.subplot(2, 2, i + 1)
data = df[[brand, 'company']].reset_index()
s = sns.lineplot(data=data, x='index', y=brand, hue='company', ax=ax)
s.set_xticklabels(a.index, rotation=45, ha='right')
s.set_xlabel('months', fontsize=20)
s.set_ylabel(f'Sales brand {brand}', fontsize=20)
s.set_title('My Title')
plt.tight_layout()
plt.show()
数据框是我正在使用的内容的快照。我想要实现的是不同品牌每月销售额的折线图。数字前带“-”的月份表示最多 12 个月之前的月份，数字前没有“-”的月份表示最多 12 个月之后的月份。在折线图上，所有“-”月份（之前的月份）都在左边，之后的月份在右边，以 0 为中心。 Count_Toy_Brand_A 是公司 A 中不同 Toy_Brands 的数量，而 Count_Toy_Brand_B 是公司 B 中不同 TOY_Brands 的数量。总共我将得到三个不同的A、B、C 的折线图，每条线都标记为公司 A 和公司 B。我想知道这是否可以在 pandas 中完成。任何帮助，将不胜感激。附件是我正在寻找的输出的快照。
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({
'toy_brand_A':['A', 'B', 'C'],
'count_toy_brand_A':[11, 5, 16],
'month-0_sales_A':[50, 12, 6],
'month-1_sales_A':[8,7, 6],
'month-2_sales_A':[8,7, 6],
'month1_sales_A':[20, 40, 18],
'month2_sales_A':[8,7, 6],
'count_toy_brand_B':[15, 25, 4],
'month-0_sales_B':[10, 8, 61],
'month-1_sales_B':[3,5, 90],
'month-2_sales_B':[4,7, 1],
'month1_sales_B':[30, 20, 18],
'month2_sales_B':[8,7, 6],
})
先尝试重新格式化数据：
# Removes unnecessary columns and sets new indices.
cols = df.columns[~df.columns.str.contains('count')]
df = df[cols]
df.rename(columns={'toy_brand_A': 'toy_brand'}, inplace=True)
df.set_index('toy_brand', inplace=True)
df = df.T
df['company'] = 0
df.loc[df.index.str.contains('_A'), 'company'] = 'A'
df.loc[df.index.str.contains('_B'), 'company'] = 'B'
df.index = df.index.str.replace('_A', '')
df.index = df.index.str.replace('_B', '')
输出：
toy_brand A B C company
month-0_sales 50 12 6 A
month-1_sales 8 7 6 A
month-2_sales 8 7 6 A
month1_sales 20 40 18 A
month2_sales 8 7 6 A
month-0_sales 10 8 61 B
剧情：
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib import pyplot as plt
plt.style.use('ggplot')
plt.figure(figsize=(10, 8))
for i, brand in enumerate(['A', 'B', 'C']):
ax = plt.subplot(2, 2, i + 1)
data = df[[brand, 'company']].reset_index()
s = sns.lineplot(data=data, x='index', y=brand, hue='company', ax=ax)
s.set_xticklabels(a.index, rotation=45, ha='right')
s.set_xlabel('months', fontsize=20)
s.set_ylabel(f'Sales brand {brand}', fontsize=20)
s.set_title('My Title')
plt.tight_layout()
plt.show()