Pandas: как использовать groupby и plot (с примерами)

Вы можете использовать следующие методы для группировки и построения графиков с помощью DataFrame pandas:

Способ 1. Сгруппируйте и нарисуйте несколько линий по одному пути.

 #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 )

Метод 2. Группируйте и рисуйте линии на отдельных участках.

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

В следующем примере показано, как использовать каждый метод на практике со следующим DataFrame pandas:

 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

Способ 1. Сгруппируйте и нарисуйте несколько линий по одному пути.

Следующий код показывает, как сгруппировать DataFrame по переменной «продукт» и отобразить «продажи» каждого продукта на диаграмме:

 #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 ) 

По оси X показан день, по оси Y показаны продажи, а в каждой отдельной строке показаны продажи отдельных продуктов.

Метод 2. Группируйте и рисуйте линии на отдельных участках.

Следующий код показывает, как сгруппировать DataFrame по переменной «продукт» и построить график «продаж» каждого продукта на отдельных подграфиках:

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

На первом графике показаны продажи продукта А, а на втором графике показаны продажи продукта Б.

Обратите внимание, что мы также можем использовать аргумент макета , чтобы указать расположение подтрасс.

Например, мы могли бы указать, чтобы подграфики находились в сетке с одной строкой и двумя столбцами:

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

Дополнительные ресурсы

В следующих руководствах объясняется, как создавать другие распространенные визуализации в pandas:

Как создать коробчатую диаграмму из Pandas DataFrame
Как создать круговую диаграмму из Pandas DataFrame
Как создать гистограмму из Pandas DataFrame