熊貓dataframe groupby plot（擴展名）

Question

我想問你關於帖子「Plotting grouped data in same plot using Pandas」的擴展。當我們多次應用函數'groupby'時，這種擴展就會發揮作用。具體來說，我有興趣繪製這個功能。我正在處理下面的行，這與功能圖不兼容。

線：

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

其中總結了 '金額' 和組 'CLASSE'， '月' 和 '年'。爲簡單起見，讓「年份」總是相同的價值：2017年

現在我想提出以下情節：

• 塊「月VS金額」爲特定類型的「CLASSE」
的

我嘗試：

for label, df in s.groupby('classe').get_group('Rent'): 
     df.plot.scatter(x='Month', y='Amount', s=50) 
plt.show() 

那裏租代表上述 'CLASSE' 的具體。這種嘗試不起作用，並沒有考慮到「金額」的總和。我無法將這種'sum()'與功能圖一起使用。顯然，這些沒有get_group('Rent')的行給了我許多類的地塊。他們還沒有計入「金額」。任何想法/建議？

我也嘗試使用pivot_table，如下面的代碼所示。我可以將所有情節放在一起，但我不能策劃一個班級。這裏我嘗試：

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() 

任何意見/建議或很好的例子？我想了解如何從這些pivot_table和groupby函數中繪製出我想要的任何內容。

Answer 1

每位唯一CLASSE通過您當前pivot_table和unstack程序循環過濾考慮。

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() 

區域圖輸出