python - 绘制 groupby 熊猫的 groupby

Question

数据是一个时间序列，有许多成员 ID 与许多类别相关联：

data_df = pd.DataFrame({'Date': ['2018-09-14 00:00:22',
                            '2018-09-14 00:01:46',
                            '2018-09-14 00:01:56',
                            '2018-09-14 00:01:57',
                            '2018-09-14 00:01:58',
                            '2018-09-14 00:02:05'],
                    'category': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
                    'member': ['bob', 'joe', 'jim', 'sally', 'jane', 'doe'],
                    'data': ['23', '20', '20', '11', '16', '62']})

大约有 50 个类别，有 30 个成员，每个类别有大约 1000 个数据点。

我正在尝试为每个类别制作一个情节。

通过对每个类别进行子集化，然后通过以下方式绘制：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
for i, g in category.groupby(['memeber']):
    g.plot(y='data', ax=ax, label=str(i))

plt.show()

这适用于单个类别，但是，当我尝试使用 for 循环为每个类别重复此操作时，它不起作用

tests = pd.DataFrame()
for category in categories:
    tests = df.loc[df['category'] == category]
    for test in tests:
        fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
        for i, g in category.groupby(['member']):
            g.plot(y='data', ax=ax, label=str(i))

            plt.show()

产生“AttributeError：'str'对象没有属性'groupby'”错误。

我想要的是一个循环，每个类别吐出一个图表，所有成员的数据都绘制在每个图表上

标签： pythonpandasfor-loopmatplotlibpandas-groupby

Answer 1

远非熊猫专家，但如果您执行以下足够简单的代码片段

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Date': ['2018-09-14 00:00:22',
                            '2018-09-14 00:01:46',
                            '2018-09-14 00:01:56',
                            '2018-09-14 00:01:57',
                            '2018-09-14 00:01:58',
                            '2018-09-14 00:02:05'],
                   'category': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
                   'Id': ['bob', 'joe', 'jim', 'sally', 'jane', 'doe'],
                   'data': ['23', '20', '20', '11', '16', '62']})
fig, ax = plt.subplots()
for item in df.groupby('category'):
    ax.plot([float(x) for x in item[1]['category']],
            [float(x) for x in item[1]['data'].values],
            linestyle='none', marker='D')
plt.show()

你制作这个数字

但可能有更好的方法。

编辑：根据对您的问题所做的更改，我将代码段更改为

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Date': ['2018-09-14 00:00:22',
                            '2018-09-14 00:01:46',
                            '2018-09-14 00:01:56',
                            '2018-09-14 00:01:57',
                            '2018-09-14 00:01:58',
                            '2018-09-14 00:02:05'],
                   'category': [1, 1, 1, 2, 2, 2],
                   'Id': ['bob', 'joe', 'jim', 'sally', 'jane', 'doe'],
                   'data': ['23', '20', '20', '11', '16', '62']})
fig, ax = plt.subplots(nrows=np.unique(df['category']).size)
for i, item in enumerate(df.groupby('category')):
    ax[i].plot([str(x) for x in item[1]['Id']],
               [float(x) for x in item[1]['data'].values],
               linestyle='none', marker='D')
    ax[i].set_title('Category {}'.format(item[1]['category'].values[0]))
fig.tight_layout()
plt.show()

现在显示