绘制pandas groupby

Question

我有一个包含一些汽车数据的数据框 - 结构非常简单。我有一个ID，生产年份，公里，价格和燃料类型（汽油/柴油）。

In [106]:
stack.head()

Out[106]:
    year    km      price   fuel
0   2003    165.286 2.350   petrol
1   2005    195.678 3.350   diesel
2   2002    125.262 2.450   petrol
3   2002    161.000 1.999   petrol
4   2002    164.851 2.599   diesel

我正在尝试使用pylab / matplotlib生成图表，其中x轴将是年份，然后使用groupby，有两个图（每种燃料类型一个），平均值按年（平均函数）的价格和km。

任何帮助都将不胜感激。

Answer 1

也许有更直接的方法，但我会做以下事情。首先是groupby并采取价格手段：

meanprice = df.groupby(['year','fuel'])['price'].mean().reset_index()

和km：

meankm = df.groupby(['year','fuel'])['km'].mean().reset_index()

然后我将合并两个结果数据帧以将所有数据合二为一：

d = pd.merge(meanprice,meankm,on=['year','fuel']).set_index('year')

将索引设置为year ley us在使用pandas进行绘图时可以轻松完成。结果数据框为：

        fuel   price       km
year                         
2002  diesel  2.5990  164.851
2002  petrol  2.2245  143.131
2003  petrol  2.3500  165.286
2005  diesel  3.3500  195.678

最后，您可以按fuel绘制过滤：

d[d['fuel']=='diesel'].plot(kind='bar')

d[d['fuel']=='petrol'].plot(kind='bar')

获得类似的东西：

我不知道这是否是您期望的那种情节，但您可以使用kind关键字轻松修改它们。希望有所帮助。