在一张图中绘制多条线，在x轴上以月​​为单位的时间，在y轴上以出现次数

Question

我目前正在处理电影数据集，已将其过滤为每种类型每天的手表数量。我已将其过滤到数据框，如下所示：

我创建了一个具有2列（除索引外）的数据框，即'Date'和'Genre'。数据类型为datetime64[ns]，而'Genre'是object。

要对此进行可视化：

Date           Genre
2018-01-01     romance
2018-01-01     fiction
2018-01-01     romance
2018-01-02     drama
2018-01-02     romance
2018-01-02     fiction    
2018-01-02     romance
2018-01-03     romance
2018-01-03     drama

此列表继续显示（整个2018年），它显示根据数据集，在2018年1月1日观看了Genre爱情，小说和浪漫的三部电影。

问题：

我想绘制多线图，其中每条线代表不同的体裁。在x轴上，时间将以月显示，在y轴上，将显示手表的数量。我想做的是在同一张图中绘制每个流派，并显示每天该流派的手表数量，其中x轴以月为单位。

到目前为止，我已经尝试过：

按流派对电影数据帧进行排序，并将其存储在新变量中：

df_2018_rom = df_movies_2018[df_movies_2018.Genre == 'romance']
.groupby(['Genre', 'Date']).Date.count()

但是我似乎仍然无法绘制想要的图形。

感谢您的任何帮助！

Answer 1

您可以通过使用pandas.crosstab重塑DataFrame来简单地做到这一点：

示例

# if needed - make sure 'Date' is correct dtype
df_movies_2018['Date'] = pd.to_datetime(df['Date'])

# Filter to genres you're interested in
genres_to_plot = ['romance', 'drama', 'fiction']
df = df_movies_2018[df_movies_2018.Genre.isin(genres_to_plot)]

df_cross = pd.crosstab(df.Date, df.Genre)
df_cross.plot()

供参考，df_cross如下：

Genre       drama  fiction  romance
Date                               
2018-01-01      0        1        2
2018-01-02      1        1        2
2018-01-03      1        0        1

Pandas DataFrame.plot方法会将DataFrame中的每一列视为一个单独的系列（行），其中index是默认的x轴值。