尝试使用日期轴不同方法对组进行子图绘制

Question

我有一个DataFrame：

           date   phone        sensor pallet
126  2019-04-15  940203  C0382C391A4D     47
127  2019-04-15  940203  C0382D392A4D     47
133  2019-04-16  940203  C0382C391A4D     47
134  2019-04-16  940203  C0382D392A4D     47
138  2019-04-17  940203  C0382C391A4D     47
139  2019-04-17  940203  C0382D392A4D     47
144  2019-04-18  940203  C0382C391A4D     47
145  2019-04-18  940203  C0382D392A4D     47
156  2019-04-19  940203  C0382D392A4D     47
157  2019-04-19  940203  C0382C391A4D     47
277  2019-04-15  941557  C0392D362735     32
279  2019-04-15  941557  C03633364D50     32
286  2019-04-16  941557  C03633364D50     32
287  2019-04-16  941557  C0392D362735     32
296  2019-04-17  941557  C03633364D50     32
297  2019-04-17  941557  C0392D362735     32
305  2019-04-18  941557  C0392D362735     32
306  2019-04-18  941557  C03633364D50     32
317  2019-04-19  941557  C03633364D50     32
318  2019-04-19  941557  C0392D362735     32
561  2019-04-15  942316  C0384639224D     45
562  2019-04-15  942316  C03632364950     45
563  2019-04-15  942316  C03920363835     45
564  2019-04-15  942316  C0382939384D     45
573  2019-04-16  942316  C0382939384D     45
574  2019-04-16  942316  C0384639224D     45
575  2019-04-16  942316  C03632364950     45

我希望能够为包含每个日期到达的传感器的每个货盘制作子图。 例如：

我尝试了几种方法：

ax.plot_date

遍历打开的斧头并绘制每个1

        grouped = pallets_arrived.groupby('pallet')

        nrows = 2
        ncols = 2
        fig, axs = plt.subplots(nrows, ncols)

        targets = zip(grouped.groups.keys(), axs.flatten())
        for i, (key, ax) in enumerate(targets):
            ax.plot_date(grouped.get_group(key)['date'], grouped.get_group(key)['sensor'], 'o')
        plt.show()
        return pallets_arrived

给出格式错误的重复日期（用日期的Df索引不解决问题）

Df绘图

        grouped = pallets_arrived.groupby('pallet')
        nrows = 2
        ncols = 2
        fig, axs = plt.subplots(nrows, ncols)

        targets = zip(grouped.groups.keys(), axs.flatten())
        for i, (key, ax) in enumerate(targets):
            grouped.get_group(key).plot(x='date', y='sensor', ax=ax)
        ax.legend()
        plt.show()

或

    grouped = pallets_arrived.set_index('date').groupby('pallet')
    nrows = 2
    ncols = 2
    fig, axs = plt.subplots(nrows, ncols)

    targets = zip(grouped.groups.keys(), axs.flatten())
    for i, (key, ax) in enumerate(targets):
        grouped.get_group(key).plot(grouped.get_group(key).index, y='sensor', ax=ax)
    ax.legend()
    plt.show()

pyplot

        grouped = pallets_arrived.groupby('pallet')
        nrows = 2
        ncols = 2
        fig, axs = plt.subplots(nrows, ncols)

        targets = zip(grouped.groups.keys(), axs.flatten())
        for i, (key, ax) in enumerate(targets):
            plt.sca(ax)
            plt.plot(grouped.get_group(key)['date'], grouped.get_group(key)['sensor'])
        ax.legend()
        plt.show()

再次

将托盘旋转到列（托盘）上的Plot（）

不起作用，因为在同一日期每个货盘中有多个传感器。因此存在重复值错误...

我真的不知道使用什么方法来使这1正确：

1. 在x轴上将相似的日期分组。
2. 能够将每个货盘绘制到不同的子图。

我认为我没有正确获得matplotlib的熊猫包装。 我为自己的学习感到高兴，因为即时阅读指导并无法理解这些东西的首选方法。

非常感谢助手。

Answer 1

您可以使用matplotlib来绘制分类数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib import style
style.use('ggplot')
%matplotlib inline

fig, ax = plt.subplots()
ax.scatter(df['date'], df['sensor'])
plt.show()

或者如果您要为组着色：

fig, ax = plt.subplots()
for _,g in df.groupby('pallet'):
    ax.scatter(g['date'], g['sensor'])
plt.show()

您还可以添加图例：

fig, ax = plt.subplots()
for _,g in df.groupby('pallet'):
    ax.scatter(g['date'], g['sensor'], label='Pallet_'+str(_))
    ax.legend()
plt.show()