pandas - 分组加权条形图

Question

考虑以下由10行组成的DataFrame。

d = {
    'grp_id':[1,2,1,1,1,3,1,1,4,1],
    'weight':[1,2,1,1,1,3,1,1,4,4],
    'value': [1,2,1,3,2,1,4,1,1,3]
}
df = pd.DataFrame(d)

可以通过加权直方图实现

df['value'].hist(histtype='bar', weights=df['weight'])

一个按grp_id分组的未加权条形图。

df['value'].hist(by=df['grp_id'], histtype='bar')

我希望将两者结合起来，并绘制一个按grp_id分组的加权条形图。
我尝试了以下两种方法，但都没有成功，因为两种方法都出现了ValueError。

df['value'].hist(by=df['grp_id'], weights=df['weight'], histtype='bar')
df['value'].hist(by=df['grp_id'], weights='weight', histtype='bar')

数值错误：权重应与x具有相同的形状

我正在使用以下临时解决方案。

fig, axes = plt.subplots(2, 2)
for ax,(idx, grp) in zip(axes.flatten(), df.groupby('grp_id')):
    grp['value'].hist(weights=grp['weight'], histtype='bar', ax=ax)

然而，我想问是否有使用pandas直接完成此操作的方法。

- abc

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你能给我们提供你的示例所期望的输出吗？ - Marios Nikolaou

嗨，生成输出的代码在问题的最后部分给出。实际上，它对应于每个组的子图，每个子图都有一个加权条形图。 - abc

因为我不理解，你是想按grp_id分组并计算weight和value列中的唯一值数量吗？ - Marios Nikolaou

Answer 1

首先，我会创建一个新的数据框来存储加权值：

df['weighted_values'] = df.weight*df.value
df = df.groupby('grp_id')['weighted_values'].sum().to_frame().reset_index()

你可以使用seaborn来美观地绘制最终的条形图：

import seaborn as sns
sns.barplot(x = 'grp_id', y = 'weighted_values', data=df)

- treskov