groupby多个值，并绘制结果

Question

我使用了一些关于杀菌剂使用的数据，这些数据包括年份，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。我使用.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，以便每种杀菌剂（A，B，...）在时间上的值 p>

有没有一种方法可以做到这一点而不将它全部分开？原谅我的无知，我是python的新手，我仍然熟悉它。

Answer 1

你可以这样做：

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

对于正确打印legend和xticks的干净解决方案，您可以

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，只需将相应的keyword设置为True：

即可

plot_df.plot(subplots=True)

得到：

Answer 3

类似于：

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循环将遍历每个组，分配键（例如'A'或'B'，它按列分组的值），以及每次组数据帧。

点击此处查看示例

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