按多个值分组并绘制结果。

Question

我正在使用一些关于杀菌剂使用情况的数据，其中包括年份、杀菌剂、使用量，以及一些与此无关的列在panda DataFrame中。它看起来有点像：

Year, State,      Fungicide, Value
2011, California, A,         12879
2011, California, B,         29572
2011, Florida,    A,         8645
2011, Florida,    B,         19573
2009, California, A,         8764
2009, California, B,         98643,
...

我希望能够获得一个单一的图表，显示随着时间推移使用的总杀菌剂量，并为每种杀菌剂绘制一条线（用不同的颜色）。我已经使用了.groupby来获取每年使用的每种杀菌剂的总量。

apple_fplot = df.groupby(['Year','Fungicide'])['Value'].sum()

这给了我想要绘制的数值，类似于：

Year, Fungicide, Value
...
2009, A,        128635
      B,        104765
2011, A,        154829
      B,        129865

现在我需要绘制一个图表，使得每种杀菌剂（A、B等）在同一张图上成为单独的线，并表示出其随时间变化的值。

有没有一种方法可以不将所有内容分开而完成这个任务？请原谅我的无知，我刚接触Python，还在逐渐熟悉它。

- A. Chatfield

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你不能也按杀菌剂进行分组吗？ - Tomasz Kaminski

Answer 1

如果您想要一个清晰的解决方案，可以正确地打印legend和xticks，那么您可以：

apple_fplot = df.groupby(['Year','Fungicide'])['Value'].sum()
plot_df = apple_fplot.unstack('Fungicide').loc[:, 'Value']
plot_df.index = pd.PeriodIndex(plot_df.index.tolist(), freq='A')
plot_df.plot()

对于 subplots，只需将相应的 关键字 设置为 True:

plot_df.plot(subplots=True)

获取：

- Stefan

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谢谢，这个很好用。顺便问一下，我能修改这段代码来为每行生成一个图吗？我发现我有太多的线条要在一个图上显示，会遮挡数据。（更不用说如果显示图例，它会覆盖一半的图形）。 我尝试通过for循环运行未堆叠的groupby，但似乎无法使其正常工作。 - A. Chatfield

再次感谢，但问题是我想绘制的线条太多了，当将它们作为单个图的子图绘制时，垂直压缩到完全无法阅读的程度。理想情况下，我希望每条线都绘制为单独的图，并保存到单独的文件路径中。为此，我尝试使用for循环： `afplot = apple_fplot.unstack('Domain Category')for i, column in afplot: plt.figure(i);afplot[column].plot() plt.savefig('.../apple fplot{}'.format(i))`我不确定这是否可行，但它给了我一个错误： ValueError: too many values to unpack - A. Chatfield

Answer 2

您可以做：

import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
df.groupby(['Year','Fungicide']).sum().unstack().plot()

数据

   Year        State Fungicide  Value
0  2011   California         A  12879
1  2011   California         B  29572
2  2011      Florida         A   8645
3  2011      Florida         B  19573
4  2009   California         A   8764
5  2009   California         B  98643

- Colonel Beauvel

Answer 3

大致意思是：

df_grouped = df.groupby('Fungicide')
for key, group in df_grouped:
   group.groupby('Year')['Value'].sum().plot(ax=ax,label=key)

通过在groupby对象上使用for循环，将遍历每个组，每次分配键（例如'A'或'B'，它所分组的列的值）和组数据框。

请参见此处的示例

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html#iterating-through-groups

- Chris