groupby多个值,并绘制结果

Question

我正在使用一些关于杀菌剂使用的数据,其中包括年份,杀菌剂,使用量以及熊猫DataFrame中的一些不相关的列.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个图,每个单独的杀真菌剂(以不同的颜色)绘制线.我用.groupby来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

现在我需要绘制它让每个杀真菌剂(A,B,...)是一个图一个单独的行的价值随时间

有没有办法这样做而不将它全部分开？原谅我的无知,我是python的新手,我仍然熟悉它.

Answer 1

你可以做:

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

Answer 2

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，将迭代每个组，每次分配键（例如“A”或“B”，分组所依据的列的值）和组数据帧。

请参阅此处的示例

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

Answer 3

对于一个干净的解决方案,妥善打印legend和xticks,你可以

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,只需将相应设置keyword为True:

plot_df.plot(subplots=True)

要得到: