防止绘制pandas df列的1级/值

Question

我刚开始使用python进行数据可视化。我搜索过google＆amp; stackoverflow但无法找到我的问题的答案。希望你能提供帮助：

我有一个pandas df，每人有几个数据行（id），另外两个名为StimCat的列（3个级别：A，B，C）＆amp; rt（连续值，反应时间），例如像这样：

   id  StimCat rt
0  1     A    596
1  1     B    657
2  1     C    200
3  1     C    354
4  1     A    164
5  2     A    164
6  2     B    343
7  2     B    264
8  2     A    456
9  2     C    523 
10 2     C    241

我编写了以下代码来绘制按ID分组的每个StimCat级别的平均数据：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,7))            
df.groupby(['id','StimCat']).mean()['rt'].unstack().plot.bar(ax=ax)

然而，我实际上只想绘制StimCat的3个等级中的2个，即A和B，但完全省略了等级C。

有关如何做到这一点的任何提示？或者如果之前已经问过这个问题（我还没有找到），你可以指望我参加相应的参赛作品吗？谢谢大家！！！！我真的很感激！

Answer 1

如果您不打算绘制它，请不要计算它。使用query /布尔索引/ eval / isin并将其过滤掉。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(15,7)) 

df.query('StimCat != "C"')\
  .groupby(['id','StimCat'])\
  .mean()['rt']\
  .unstack()\
  .plot.bar(ax=ax)

如果你的目标是排除多个这样的类别，请尝试这样的事情 -

cat_to_exclude = ['A', 'C'] # filter out categories A and C, for example
df = df.query('StimCat not in @cat_to_exclude')

df

   id StimCat   rt
1   1       B  657
6   2       B  343
7   2       B  264

然后执行groupby。