绘制堆叠的数据帧

Question

我想使用pandas.DataFrame.plot.bar（stacked = True）功能来可视化我的数据帧（见下文）。

选择1个时段，我想要＆＃34; num＆＃34;对于每个＆＃34; Wave＆＃34;堆叠在电极上＃34;电极＆＃34;。理想情况下，每个时期都将绘制在一个单独的子图中。目前的代码：

one = df[df["Period"]=="1"]
one.plot.bar(stacked=True);
plt.show()

在下面的例子中，这意味着a，b，c，d代表不同的Waves，0-9代表不同的电极。

我认为这是将我的数据框重新排序到plot.bar的期望的问题，但我不确定如何继续。

这是DataFrame的前30行

    Electrode   Period  Wave    num
0   7   10  Beta    1
1   8   12  Beta    1
2   15  10  High gamma  1
3   4   10  Theta   1
4   11  4   High gamma  1
5   12  13  High gamma  3
6   11  4   Delta   3
7   11  4   Theta   0
8   14  0   Delta   2
9   14  1   Beta    0
10  11  6   Low gamma   1
11  1   9   Theta   0
12  8   1   Theta   0
13  5   8   Theta   0
14  10  0   Low gamma   2
15  13  12  Alpha   1
16  8   13  Alpha   1
17  10  0   Beta    1
18  7   5   Alpha   2
19  10  3   Theta   0
20  14  6   High gamma  2
21  4   11  Beta    1
22  4   5   Delta   1
23  4   10  High gamma  2
24  10  0   High gamma  3
25  12  4   Alpha   1
26  8   8   Theta   0
27  8   11  Beta    1
28  6   2   Delta   2
29  12  7   Low gamma   3

Answer 1

我认为需要groupby并将mean汇总到unstack进行重塑：

one = df[df["Period"]==10].groupby(['Electrode','Wave'])['num'].mean().unstack()
one.plot.bar(stacked=True)

对于所有子图：

grouped = df.groupby('Period')
nrows = int(math.ceil(len(grouped)/2.))
fig, axs = plt.subplots(nrows,2, figsize=(12,30))

for (name, df), ax in zip(grouped, axs.flat):
    df.groupby(['Electrode','Wave'])['num'].mean().unstack().plot.bar(stacked=True, ax=ax)

Answer 2

在jezrael启发的错误之后，我找到了这个解决方案：

df[df["Period"]=="1"].pivot_table(values="num", index=["Electrode"], columns="Wave", aggfunc='mean').plot.bar(stacked=True)