如何从Pandas多重索引中绘制海生线图？

Question

Noobish Seaborn/熊猫问题：我有一个Facebook页面帖子数据的电子表格，看起来像这样（前20行）：

| Name                   | ID              | Type      | Date             | Shares | Comments | Reactions | Engagement |
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| Herman Toothrot's Page | 201295459914847 | link      | 13/05/2020 09:00 | 61     | 39       | 610       | 710        |
| Guybrush's Page        | 167959249906191 | link      | 13/05/2020 09:04 | 4      | 27       | 481       | 512        |
| Elaine's Page          | 187202271820522 | album     | 13/05/2020 09:12 | 0      | 3        | 96        | 99         |
| Elaine's Page          | 187202271820522 | album     | 13/05/2020 09:14 | 1      | 14       | 426       | 441        |
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| Herman Toothrot's Page | 201295459914847 | link      | 13/05/2020 09:20 | 26     | 101      | 508       | 635        |
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| Herman Toothrot's Page | 201295459914847 | link      | 13/05/2020 10:00 | 143    | 255      | 10211     | 10609      |

实际数据集可扩展多天

我想做一个Seaborn线图，以时间为X轴（“日期”），然后以数量（按天）为Y轴

然后，我想将其中一个数值变量设置为SIZE参数，并按色调分隔页面（“Name”）

因此最终结果将类似于Seaborn教程示例：

我从概念上知道，这需要每天重新采样（或某种groupby？），以便每天为每个页面创建汇总数据桶，如Excel数据透视表中所示：

我想这可能还需要一个多索引

我以为我已经有了进展

facebook_dataframe.groupby(["Name", "Date", "Reactions"], as_index=False)["Engagement"].sum()

。。。但是我不想仅仅通过参与（或者仅仅通过任何一个变量）来求和，我希望能够在白天进行绘图

我尝试过按天对数据帧进行重新采样，但我最终得到的是一个显示计数或总和的序列，而我希望以天为单位，所有数字变量保持不变（根据上面的透视表）

我希望这是清楚的。我注意到提供的20个样本行都是在一天内完成的，但任何建议解决方案都可以按分钟重新采样，方法是一样的吗？非常感谢您的帮助👍

Answer 1

IIUC，您要做的是groupby使用^{}给出您想要的频率和名称，然后使用agg与您想要得到的所有列和函数类似：

data = (df.groupby([pd.Grouper(key='Date', freq='5T'), #replace 5T by D to get daily agggregation
                    'Name'])
          .agg(count=('Name','count'), 
               sum_shares=('Shares','sum'), 
               sum_comments=('Comments','sum'), 
               sum_engagement=('Engagement','sum'), )
          .reset_index()
       )

print (data.head())
                 Date                      Name  count  sum_shares  \
0 2020-05-13 09:00:00   Guybrush's Page              1           4   
1 2020-05-13 09:00:00   Herman Toothrot's Page       1          61   
2 2020-05-13 09:10:00   Elaine's Page                2           1   
3 2020-05-13 09:20:00   Elaine's Page                2           4   
4 2020-05-13 09:20:00   Herman Toothrot's Page       1          26   

   sum_comments  sum_engagement  
0            27             512  
1            39             710  
2            17             540  
3            19             290  
4           101             635  

然后您可以使用seaborn如：

import seaborn as sns
sns.lineplot(x='Date', y='count', data=data,
             hue='Name', 
             size='sum_shares') #here for the size use what summed column you want

我不发布图片，因为在给出的20行数据中，没有什么可以看到的