Panda's: groupby en plot gebruiken (met voorbeelden)

U kunt de volgende methoden gebruiken om te groeperen en te plotten met een Panda DataFrame:

Methode 1: Groepeer op en teken meerdere lijnen in één pad

 #define index column
df. set_index ('day', inplace= True )

#group data by product and display sales as line chart
df. groupby (' product ')[' sales ']. plot (legend= True )

Methode 2: Groepeer op en teken lijnen in individuele subplots

 p.d. pivot_table ( df.reset_index (),
               index=' day ', columns=' product ', values=' sales '
              ). plot (subplots= True )

In het volgende voorbeeld ziet u hoe u elke methode in de praktijk kunt gebruiken met de volgende panda’s DataFrame:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' day ': [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
                   ' product ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
                   ' sales ': [4, 7, 8, 12, 15, 8, 11, 14, 19, 20]})

#view DataFrame
df

	day product sales
0 1 A 4
1 2 To 7
2 3 To 8
3 4 A 12
4 5 To 15
5 1 B 8
6 2 B 11
7 3 B 14
8 4 B 19
9 5 B 20

Methode 1: Groepeer op en teken meerdere lijnen in één pad

De volgende code laat zien hoe u het DataFrame kunt groeperen op de variabele ‚product‘ en de ‚verkoop‘ van elk product in een diagram kunt weergeven:

 #define index column
df. set_index (' day ', inplace= True )

#group data by product and display sales as line chart
df. groupby (' product ')[' sales ']. plot (legend= True ) 

De x-as toont de dag, de y-as toont de verkopen en elke individuele rij toont de verkopen van de individuele producten.

Methode 2: Groepeer op en teken lijnen in individuele subplots

De volgende code laat zien hoe u het DataFrame kunt groeperen op de variabele ‚product‘ en de ‚verkoop‘ van elk product in afzonderlijke subplots kunt weergeven:

 p.d. pivot_table ( df.reset_index (),
               index=' day ', columns=' product ', values=' sales '
              ). plot (subplots= True ) 

De eerste grafiek toont de verkoop van product A en de tweede grafiek toont de verkoop van product B.

Merk op dat we het lay- outargument ook kunnen gebruiken om de lay-out van aftrekkingen te specificeren.

We zouden bijvoorbeeld kunnen specificeren dat de subplots zich in een raster bevinden met één rij en twee kolommen:

 p.d. pivot_table ( df.reset_index (),
               index=' day ', columns=' product ', values=' sales '
              ). plot (subplots= True , layout=(1,2)) 

Aanvullende bronnen

In de volgende tutorials wordt uitgelegd hoe u andere veelvoorkomende visualisaties in panda’s kunt maken:

Hoe u een boxplot maakt vanuit Pandas DataFrame
Hoe u een cirkeldiagram maakt vanuit Panda’s DataFrame
Hoe u een histogram maakt van Pandas DataFrame