绘制按一列分组的数据帧，并按另一列绘制色调

Question

我具有以下DataFrame，并希望创建单独的折线图（每个“集群” 1个），其中x轴是“周”，y轴是“插槽请求”，色相是“组”。

为了获得要绘制的数据，我使用

summed = full_df.groupby(["Group", "Cluster", "Week"])["Slot Request"].sum()

上面的代码段返回一个“插槽请求”，dtype = int64 。 从这里开始，我有点卡住了。

由于无法成功地从上方绘制结果，因此我尝试将其导出为.csv，然后重新导入（以将其带回到数据框，因为我不知道该怎么做，对不起，亵渎）。

我唯一能想到的工作代码如下，但这并不是我所需要的。 也不能使用FacetGrid。

for i, group in summed.groupby("Cluster"):
    plt.figure()
    sns.pointplot(data = summed, x="Week", y="Slot Request", hue="Group", scale=0.2)

Answer 1

尝试这样的事情：

summed = full_df.groupby(["Group", "Cluster", "Week"])["Slot Request"].sum().reset_index() #reset_index turns this back into a normal dataframe
g = sns.FacetGrid(summed, col="Group") #create a new grid for each "Group"
g.map(sns.pointplot, 'Week', 'Slot Request') #map a pointplot to each group where X is Week and Y is slot request

Answer 2

非常感谢@Sam的想法。 我会在评论中发布，但是代码格式不清楚。

使用以下内容：

summed = full_df.groupby(["Group", "Cluster", "Week"])["Slot Request"].sum().reset_index()
g = sns.FacetGrid(summed, row ="Cluster", hue = "Cluster", sharex = False)
g.map(sns.pointplot, "Week", "Slot Request", "Group", scale=0.2, palette = sns.color_palette("muted"))
g.set(xticks = np.arange(1, number_of_weeks+2,week_span))
g.set_xticklabels([w for w in range(1, number_of_weeks+2, week_span)])

我设法获得：

但是，我不确定为所有3个图设置x_ticks和x_tick_labels还是很热门，也不确定如何为颜色添加图例（每种颜色是不同的“组”）。 有什么建议么？