熊猫:如何绘制两个类别和四个系列的条形图？

Question

我有以下数据框,其中pd.concat已用于对列进行分组:

    a               b            
   C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8
0  15  37  17  10   8  11  19  86
1  39  84  11   5   5  13   9  11
2  10  20  30  51  74  62  56  58
3  88   2   1   3   9   6   0  17
4  17  17  32  24  91  45  63  48

现在我想绘制一个条形图,其中我只有两个类别(a和b),每个类别有四个条形代表每列的平均值.列C1和C5应该具有相同的颜色,列C2和C6应该具有相同的颜色,依此类推.

我怎么能用df.plot.bar()做到这一点？

该图应类似于下图.很抱歉它是手绘的,但我很难找到一个相关的例子:

编辑

这是我的实际DataFrame的标题:

    C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8
0   34  34  34  34  6   40  13  26
1   19  19  19  19  5   27  12  15
2   100 100 100 100 0   0   0   0
3   0   0   0   0   0   0   0   0
4   100 100 100 100 0   0   0   0

Answer 1

您可以unstack在计算 后简单地执行mean以DF渲染条形图。

import seaborn as sns
sns.set_style('white')

#color=0.75(grey)
df.mean().unstack().plot.bar(color=list('rbg')+['0.75'], rot=0, figsize=(8,8)) 

数据：（根据编辑后的帖子）

df

DF通过根据列的选择重复标签来创建额外的列来准备多重索引（此处为 4）。

df_multi_col = df.T.reset_index()
df_multi_col['labels'] = np.concatenate((np.repeat('A', 4), np.repeat('B', 4)))
df_multi_col.set_index(['labels', 'index'], inplace=True)
df_multi_col

df_multi_col.mean(1).unstack().plot.bar(color=list('rbg')+['0.75'], rot=0, figsize=(6,6), width=2)