如何从 Pandas MultiIndex 制作 Seaborn 线图？

Question

Noobish Seaborn / Pandas 问题：我有一个 Facebook 页面帖子数据的电子表格，如下所示（前 20 行）：

| Name                   | ID              | Type      | Date             | Shares | Comments | Reactions | Engagement |
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| Herman Toothrot's Page | 201295459914847 | link      | 13/05/2020 09:00 | 61     | 39       | 610       | 710        |
| Guybrush's Page        | 167959249906191 | link      | 13/05/2020 09:04 | 4      | 27       | 481       | 512        |
| Elaine's Page          | 187202271820522 | album     | 13/05/2020 09:12 | 0      | 3        | 96        | 99         |
| Elaine's Page          | 187202271820522 | album     | 13/05/2020 09:14 | 1      | 14       | 426       | 441        |
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| Herman Toothrot's Page | 201295459914847 | link      | 13/05/2020 09:20 | 26     | 101      | 508       | 635        |
| Elaine's Page          | 187202271820522 | undefined | 13/05/2020 09:23 | 1      | 11       | 109       | 121        |
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| Herman Toothrot's Page | 201295459914847 | photo     | 13/05/2020 09:30 | 1      | 0        | 178       | 179        |
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| Herman Toothrot's Page | 201295459914847 | link      | 13/05/2020 09:40 | 3      | 0        | 104       | 107        |
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| Elaine's Page          | 187202271820522 | photo     | 13/05/2020 09:50 | 2      | 29       | 777       | 808        |
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| Herman Toothrot's Page | 201295459914847 | link      | 13/05/2020 10:00 | 143    | 255      | 10211     | 10609      |

实际数据集会持续多天。

我想制作一个 Seaborn 线图，以时间为 X 轴（“日期”），然后将帖子计数（按天）作为 Y 轴。

然后，我想将数字变量之一设置为 SIZE 参数，并按 HUE 分解页面（“名称”）。

因此，最终结果将类似于 Seaborn 教程示例：

我从概念上知道，这需要每天重新采样（或某种分组？），以便每天为每个页面创建汇总数据桶，就像在这个 Excel 数据透视表中一样：

我怀疑这可能还需要 MultiIndex？

我以为我会有所收获，

facebook_dataframe.groupby(["Name", "Date", "Reactions"], as_index=False)["Engagement"].sum()

...但我不想仅通过参与度（或仅通过任何一个变量）进行求和，并且我希望能够按天进行绘图。

我尝试过按天重新采样数据帧，但最终得到了一系列显示计数或总和的数据，而我想要几天的时间，所有数字变量都完好无损（根据上面的数据透视表）。

我希望这一点很清楚。我很欣赏提供的 20 个样本行都在一天内出现，但任何建议解决方案都可以按分钟重新采样，方法会是相同的吗？非常感谢任何帮助

Answer 1

IIUC，您想要做的是groupby使用pd.Grouper给出您想要的频率和名称，然后agg与您想要获得的所有列和函数一起使用，例如：

data = (df.groupby([pd.Grouper(key='Date', freq='5T'), #replace 5T by D to get daily agggregation
                    'Name'])
          .agg(count=('Name','count'), 
               sum_shares=('Shares','sum'), 
               sum_comments=('Comments','sum'), 
               sum_engagement=('Engagement','sum'), )
          .reset_index()
       )

print (data.head())
                 Date                      Name  count  sum_shares  \
0 2020-05-13 09:00:00   Guybrush's Page              1           4   
1 2020-05-13 09:00:00   Herman Toothrot's Page       1          61   
2 2020-05-13 09:10:00   Elaine's Page                2           1   
3 2020-05-13 09:20:00   Elaine's Page                2           4   
4 2020-05-13 09:20:00   Herman Toothrot's Page       1          26   

   sum_comments  sum_engagement  
0            27             512  
1            39             710  
2            17             540  
3            19             290  
4           101             635  

那么你可以使用seaborn像：

import seaborn as sns
sns.lineplot(x='Date', y='count', data=data,
             hue='Name', 
             size='sum_shares') #here for the size use what summed column you want

我不发布图像，因为给出的 20 行数据实际上没有什么可看的。