python - 绘制 Pandas DataSeries.GroupBy

Question

我是 python 和 pandas 的新手，并且有以下DataFrame.

如何绘制DataFrame每个ModelID单独的图，saledate是 x 轴MeanToDate还是 y 轴？

试图

data[40:76].groupby('ModelID').plot()

数据框

Answer 1

您可以通过遍历来自的组来制作图groupby：

import matplotlib.pyplot as plt

for title, group in df.groupby('ModelID'):
    group.plot(x='saleDate', y='MeanToDate', title=title)

有关使用 pandas 数据帧进行绘图的更多信息，请参阅：http:
//pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html
以及在 groupby-object 上循环：http:
//pandas.pydata.org/pandas- docs/stable/groupby.html#iterating-through-groups

Answer 2

聚合示例：

如果熊猫有像ggplot这样的色彩美学，我想做如下的事情：

aggregated = df.groupby(['model', 'training_examples']).aggregate(np.mean)
aggregated.plot(x='training_examples', y='accuracy', label='model')

（列：模型是字符串，training_examples 是整数，准确率是小数）

但这只会造成混乱。

感谢joris的回答，我最终得到：

for index, group in df.groupby(['model']):
    group_agg = group.groupby(['training_examples']).aggregate(np.mean)
    group_agg.plot(y='accuracy', label=index)

我发现这title=只是在每次循环迭代中替换了绘图的单个标题，但label=确实符合您的预期——当然是在运行之后plt.legend()。