Pandas: як створити гістограму з groupby

Щоб створити стовпчасту діаграму за допомогою функції GroupBy у pandas, можна використати такий синтаксис:

 #calculate sum of values by group
df_groups = df. groupby ([' group_var '])[' values_var ']. sum ()

#create bar plot by group
df_groups. plot (kind=' bar ')

У наступному прикладі показано, як використовувати цей синтаксис на практиці.

Приклад: Створення стовпчастої діаграми з GroupBy у Pandas

Припустимо, що у нас є наступний DataFrame pandas, який показує очки, набрані баскетболістами з різних команд:

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' team ': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A',
                            'B', 'B', 'B', 'B', 'B',
                            'C', 'C', 'C', 'C', 'C'],
                   ' points ': [12, 29, 34, 14, 10, 11, 7, 36,
                              34, 22, 41, 40, 45, 36, 38]})

#view first five rows of DataFrame
df. head ()

	team points
0 to 12
1 to 29
2 to 34
3 to 14
4 to 10

Ми можемо використати такий синтаксис, щоб обчислити суму очок, набраних кожною командою, і створити гістограму для візуалізації суми кожної команди:

 import matplotlib. pyplot as plt

#calculate sum of points for each team
df. groupby (' team ')[' points ']. sum ()

#create bar plot by group
df_groups. plot (kind=' bar ')

На осі абсцис відкладено назву кожної команди, а на осі у – суму очок, набраних кожною командою.

Ми також можемо використати наступний код, щоб трохи покращити сюжет:

 import matplotlib. pyplot as plt

#calculate sum of points for each team
df_groups = df. groupby ([' team '])[' points ']. sum ()

#create bar plot with custom aesthetics
df_groups. plot (kind=' bar ', title=' Total Points by Team ',
               ylabel=' Total Points ' , xlabel=' Team ', figsize=( 10,6 ) )

#rotate x-axis ticks vertically
plt. xticks (rotation= 0 )

Примітка . Повну документацію щодо функції GroupBy можна знайти тут .

Додаткові ресурси

У наступних посібниках пояснюється, як виконувати інші типові операції в pandas:

Pandas: як підрахувати унікальні значення по групах
Pandas: як розрахувати режим за групою
Pandas: як розрахувати кореляцію за групою