根据一列分类数据绘制不同的行

Question

我有以下groupby对象：

 algo   pairings
algo1         10          0.317073
              11          0.280488
algo2          4          0.384615
              12          0.325301
              11          0.475610

我需要为algo1，algo2，...绘制每个给定配对的平均值。

我尝试过：

fig,ax = plt.subplots()
for name, group in cdr_df.groupby("algo"):
    group.plot(x="pairing", y="norm", ax=ax, label="pairing")

但是，有两件事：

1. label的意思是（algo4,3），（algo4、5），...就像数据一样，有没有办法从2变到13？
2. 有没有第二种分组方式可以做到这一点？只是迭代分类值列？