Question

我有一个pandas数据框，groupby()操作的结果，c：

>>> c.index.names
FrozenList([u'Thing1', u'Thing2', u'Month'])
>>> c.columns
Index([u'Tot'], dtype='object')
>>> c
                           Tot
Thing1 Thing2 Month                
G      P      2012-12-01   0.017640
              2013-01-01   0.012062
              2013-02-01   0.029022
              2013-03-01   0.007593
              2013-04-01   0.004862
              2013-05-01   0.002671
              2013-06-01   0.014895
              2013-07-01   0.029641
              2013-08-01   0.051129
              2013-09-01   0.023913
              2013-10-01   0.061406
              2013-11-01   0.054781
              2014-01-01   0.017115
              2014-02-01   0.011919
H      K      2013-06-01   2.390632
              2013-07-01   7.066034
              2013-08-01   5.426312
              2013-09-01   8.276066
              2013-10-01   5.745811
              2013-11-01   2.250162
              2013-12-01   0.976822
              2014-01-01   1.438316
              2014-02-01   3.507220
       M      2012-06-01   3.050136
              2012-07-01   5.911788
              2012-08-01   2.794381
              2012-09-01   4.418268
              2012-10-01   5.312635
              2012-11-01   1.810977
              2012-12-01   3.097878
              2013-01-01   0.811326
              2013-02-01   3.105154
              2013-03-01   2.384704

我可以为特定的Thing1和Thing2对绘制图表，例如G和P就像这样：

c.loc[('G', 'P'), :].plot(kind='bar')

但是，我想遍历DataFrame并为Thing1和Thing2的所有组合绘制单独的图表。我尝试过使用index.get_level_values，但这会产生不存在的组合，例如G和M因此会产生错误：

for x in c.index.get_level_values(0).unique():
    for y in c.index.get_level_values(1).unique():
        c.loc[(x, y), :].plot(kind='bar')

有谁知道如何最好地做到这一点？

Answer 1

这样做

c.groupby(level=['Thing1', 'Thing2']).plot(kind='bar')

这将为您提供len(df.index.levels[0]) * len(df.index.levels[1])图。

迭代地绘制pandas数据帧中的值

1 个答案: