Pandas dataframe groupby plot（扩展）

Question

我想问一下“Plotting grouped data in same plot using Pandas”这篇文章的扩展名。当我们多次应用函数'groupby'时，这样的扩展就发挥作用了。具体来说，我对绘制这个函数感兴趣。我正在处理下面的线，它与函数图不兼容。在

线路：

f=s['Amount'].groupby([s['classe'],s['Month'],s['Year']]).sum()

其总和超过“金额”和“类别”、“月份”和“年份”组。为了简单起见，让“年”永远是相同的值：2017年。在

现在我想制作以下情节：

• 为特定类型的“classe”绘制“月份与金额”

我的尝试：

^{pr2}$

其中租金代表上述特定的“等级”。这种尝试不起作用，也不考虑超过“金额”的总和。我不能将这样的'sum()'与函数图一起使用。显然，这些没有get_group('Rent')的行给我的绘图与类的数目一样多。他们还不算“数量”。有什么想法/建议吗？在

我还尝试使用pivot_table，如下面的代码所示。我可以把所有的都画在一起，但我不能画出一个类。我的尝试是：

test=pd.pivot_table(s,index=['classe','Month','Year'],values=['Amount'],aggfunc=np.sum)
test.unstack('classe').unstack('Year').plot(kind='area', figsize,[16,6],stacked=False,colormap='autumn').legend(loc=2,prop={'size':9}) 
plt.show() 

有什么想法/建议或好例子吗？我想了解如何从这些pivot_table和groupby函数绘制我想要的任何内容。在

Answer 1

考虑按当前pivot_table和unstack例程循环的每个唯一的类进行过滤。下面用正数演示随机数据，这些数据应该总是通过定义的种子来重现：

import pandas as pd
import numpy as np
import random 
from matplotlib import pyplot as plt

np.random.seed(176)
random.seed(16)

df = pd.DataFrame({'classe': random.sample(list('ABCDE')*50, k=15),
                   'Amount': np.random.sample(15)*100,
                   'Year': random.sample(list(range(2010,2018))*50, k=15),
                   'Month': random.sample(list(range(1,12))*50, k=15)})

for cls in df['classe'].unique(): 
    # AREA GRAPH
    test = pd.pivot_table(df[df['classe']==cls], index=['classe', 'Month', 'Year'], values=['Amount'], aggfunc=np.sum)
    test.unstack('classe').unstack('Year').plot(kind='area', figsize=(16,6), stacked=False, colormap='autumn').legend(loc=2,prop={'size':9}) 

    # SCATTER PLOT
    test = pd.pivot_table(df[df['classe']==cls], index=['classe', 'Month', 'Year'], values=['Amount'], aggfunc=np.sum).reset_index()    
    test.plot(kind='scatter', x='Month',y='Amount', figsize=(16,6), stacked=False).legend(loc=2,prop={'size':9})
    plt.show() 

plt.clf()
plt.close()

区域图输出