在熊猫中，如何在两个不同的轴上分组两次？

Question

这可以按5年组将我的数据分组：

dg = df.groupby((df.index//5)*5).mean()['matches-ratio']
dg.plot()

这可以按性别对我的数据进行分组（一列）：

dg = df.groupby(['gender'])['matches-ratio']
dg.plot()

但我似乎无法按性别和5年年龄段进行分组。我已经尝试过类似的方法dg = df.groupby(['gender', (df.index//5)*5]).mean()['matches-ratio']，但这会产生奇怪的结果，其中日期按性别（???）和5年组进行分组，因此x轴标记为“性别，日期”。链接它们，如下所示：

dg = df.groupby(['gender'])['matches-ratio']
dg = dg.groupby((df.index//5)*5).mean()
dg.plot()

给AttributeError: Cannot access callable attribute 'groupby' of 'SeriesGroupBy' objects, try using the 'apply' method。如何在不同的轴上分组两次？（日期= x轴，“匹配比率” = y轴）

Answer 1

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(df.groupby(['gender', (df.index//5)*5])
   .mean()['matched-ratio']
   .unstack()
   .plot())

这将为每个性别创建一个单独的行。