用熊猫作图：分组和均值

Question

我来自“ combos”数据框的数据如下所示：

pr = [1.0,2.0,3.0,4.0,1.0,2.0,3.0,4.0,1.0,2.0,3.0,4.0,.....1.0,2.0,3.0,4.0]

lmi = [200, 200, 200, 250, 250,.....780, 780, 780, 800, 800, 800]

pred = [0.16, 0.18, 0.25, 0.43, 0.54......., 0.20, 0.34, 0.45, 0.66]

我绘制这样的结果：

fig,ax = plt.subplots()

for pr in [1.0,2.0,3.0,4.0]:
    ax.plot(combos[combos.pr==pr].lmi, combos[combos.pr==pr].pred, label=pr)

ax.set_xlabel('lmi')
ax.set_ylabel('pred')
ax.legend(loc='best')

我得到这个情节：

保持对（lmi，pr）对完整时，如何绘制每个“ lmi”数据点的“ pred”平均值？

Answer 1

在更新问题时，现在很清楚，您要计算每对(pr, lmi)的均值。 这可以通过对这些列进行分组，然后简单地调用mean() 。 使用reset_index() ，然后将DataFrame格式恢复为以前的形式。

$ combos.groupby(['lmi', 'pr']).mean().reset_index()

   lmi   pr  pred
0  200  1.0  0.16
1  200  2.0  0.18
2  200  3.0  0.25
3  250  1.0  0.54
4  250  4.0  0.43
5  780  2.0  0.20
6  780  3.0  0.34
7  780  4.0  0.45
8  800  1.0  0.66

在这个新的DataFrame中， pred确实包含了方法，您可以使用以前使用过的相同绘制过程。

Answer 2

您可以先DataFrame lmi对DataFrame ，然后按照标题所示计算每组的平均值：

combos.groupby('lmi').pred.mean().plot()

在一行中，我们：

1. 按lmi列对组合DataFrame进行分组
2. 获取每个lmi的pred列
3. 计算每个lmi组在pred列上的平均值
4. 绘制每个lmi组的均值