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我只是在学习利用 Pandas 中的 DataFrames，我想使用 GroupBy 方法来生成以下图：

我有两个数据框，一个用于 x 轴信息，一个用于 y。在每个数据框中，有三个版本的数据，比如“A”、“B”、“C”。我需要为每一个（即三行）绘制一个 y 与 x 的图。

示例代码：

df_x

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 3 columns):
A     100  non-null values
B      100  non-null values
C    100  non-null values
dtypes: float64(2), object(1)

df_y

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 100 entries, 0 to 99
Data columns (total 3 columns):
A     100  non-null values
B      100  non-null values
C    100  non-null values
dtypes: float64(2), object(1)

有没有一种快速的方法来产生所需的情节，避免 for 循环和使用 Pandas 方法？我正在考虑合并两个框架并使用 GroupBy 方法，但我不知道如何去做。

谢谢！

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我认为您可以直接使用 pyplot 来绘制此图：

In [11]: plot(df_x, df_y)  # matplotlib.pyplot.plot
Out[11]:
[<matplotlib.lines.Line2D at 0x109c02910>,
 <matplotlib.lines.Line2D at 0x109c02b90>,
 <matplotlib.lines.Line2D at 0x109c02ed0>]

看来您需要在之后设置图例：

pylab.legend(df_x.columns)

如果你真的想将你的数据重新塑造成一种可以使用的形式.plot，也许你可以使用：

In [21]: df_x = pd.DataFrame([[1,2,1],[2,3,4]], columns=list('ABC'))

In [22]: df_y = pd.DataFrame([[2,6,1],[4,9,4]], columns=list('ABC'))

In [23]: pd.DataFrame({'x': df_x.stack(), 'y': df_y.stack()}).reset_index(level=1).pivot('x', 'level_1', 'y')
Out[23]:
level_1   A   B   C
x
1         2 NaN   1
2         4   6 NaN
3       NaN   9 NaN
4       NaN NaN   4

这将大大降低效率（占用比需要更多的空间），因为它包含大量丢失的数据。

于 2013-07-11T10:18:01.460 回答