熊猫分组通过绘制每个分组

Question

我有一些数据想要提取不同产品（{{1的收入（在不同位置Dollars的不同日期Day的{​​{1}}的时间序列） }}和Where。

x

为此，我将数据按y和import pandas as pd #Create data data = {'Day': [1,1,2,2,3,3], 'Where': ['A','B','A','B','B','B'], 'What': ['x','y','x','x','x','y'], 'Dollars': [100,200,100,100,100,200]} index = range(len(data['Day'])) columns = ['Day','Where','What','Dollars'] df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns) df 分组，并在Day上求和：

What

现在，我想像这样为Dollars和#Group by Day and What and sum Dollars (for each Where) print(df.groupby(['Day', 'What'])['Dollars'].sum()) 制作一个时间序列：

我尝试了以下操作，但显然不起作用：

x

有人可以请我朝正确的方向吗？ 有没有更快的方法来获得正确的结果？

Answer 1

IIUC，unstack和情节：

(df.groupby(['Day', 'What'])['Dollars']
   .sum()
   .unstack('What', fill_value=0)
   .plot())
plt.show()