绘制按列分组的pandas数据框

Question

我有以下pandas数据帧'df'：

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             C1     C2     C3      C4      Type
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    Name 
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     x1       a1     b1      c1      d1     'A'
     x2       a2     b2      c2      d2     'A'
     x3       a3     b3      c3      d3     'B'
     x4       a4     b4      c4      d4     'B'
     x5       a5     b5      c5      d5     'A'
     x6       a6     b6      c6      d6     'B'
     x7       a7     b7      c7      d7     'B'
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此数据框中有6列： Name, C1, C2, C3, C4, and Type 。 我想使用由“类型”列分组的数据帧生成两个线图（单独的图 - 在同一图上不是两行）。 基本上，我想绘制C1的值相对于按类型分组的名称。 所以，在一张图上，我希望在一个图上有(x1, c1), (x2, c2), (x5, c5) on one plot, and (x3,c3), (x4, c4), (x6,c6), and (x7,c7)在另一方面。

请注意，Name和其他列位于不同的行中。

我发现了一个类似的问题对SO密谋箱线图在这里 ，所以我试图修改它的线图。 我尝试使用df.plot(column='C1', by='Type')但似乎没有一个属性'column' for a plot() 。

关于如何实现目标的任何想法？

Answer 1

您可以将“Type”列添加到索引中，然后将其取消堆叠，以便根据Type的值将C1的值拆分为两列，然后绘制它们，例如：

import pandas
df = pandas.DataFrame({'Values': randn(10), 'Categories': list('AABABBABAB')}, index=range(10))
df.set_index('Categories', append=True).unstack().interpolate().plot(subplots=True)

请注意，对于线图，您需要'interpolate（）'。

或者，您可以根据“类型”的值（这些示例中的“类别”）选择数据并单独绘制它们，例如：

fig, axes = plt.subplots(ncols=2)
df[df.Categories=='A'].Values.plot(ax=axes[0])
df[df.Categories=='B'].Values.plot(ax=axes[1])

Answer 2

以下答案基于faltarell的第二种方法，但针对任意数量的类别进行了推广。

建立：

import pandas
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy.random import randn
df = pandas.DataFrame({'Values': randn(10), 
                       'Categories': list('AABABBABAB')},
                       index=range(10))

绘制图：

categories = df['Categories'].unique()

fig, axes = plt.subplots(ncols=len(categories))

for i, category in enumerate(categories):
    df[df['Categories'] == category]['Values'].plot.line(ax=axes[i])
    axes[i].set_title(category)

您可以使用带标记的线制作类似的单图图：

fig, ax= plt.subplots()

for category in df['Categories'].unique():
    df[df['Categories'] == category]['Values'].plot.line(ax=ax, label=category)

plt.legend()