以可视化方式表示一大组数据的最佳方式是什么？

Question

例如，我拥有的数据是下面的数据框，它有3列：“camion”（卡车编号）、“años”（年份）、“media litros”（平均升）和193行。“camion”和“años”列没有唯一的值。卡车从1辆行驶到7023辆，随机行走，年份包括2017年到2020年，但不一定全部

我从中获取数据帧的代码如下：

    valores = new[['camion','litros','año']].groupby(['camion','año']) 
    ['litros'].mean().reset_index(name = 'media litros')
    print(valores)

我知道如何绘制数据，但不知道如何以对客户有意义的方式绘制如此大的数据

我得到的数据帧的图像：

我不知道它是否有用，下面是一个最小可复制的数据帧示例，如下所示：

   import pandas as pd
   truck_id = [1,1,2,3,4,4,4,5,6,6,6,7,8,8,12,15,15,15,15,18]
   years = [2018,2020,2017,2017,2019,2018,2020,2018,2017,2019,2018,2020,2018,2020,2017,2018,2019,2020,2017,2020]
   mean = [17138.77, 13282.85, 6088.51, 15550.93, 10253.13, 19841.98, 6936.13, 7763.45, 17856.75, 12498.89, 10671.49, 10049.78, 15805.94, 10918.88, 7069.18, 5865.46, 7385.18, 9759.91, 19019.89, 9599.6]
   df = pd.DataFrame({'camion': truck_id,'year':years,'media':mean})

数据有点糟糕，但我想你可以想象数据的结构

Answer 1

以下是解决方案：-

import pandas as pd

# sample dataset
df = pd.DataFrame(
{'camion': [1, 1,2, 2],
'Date': [2020., 2011, 2005, 2006],
'Media Litros':[1000, 2000, 3000, 4000]
}) 

Date.  camios  Media Litros

2020.0  1      1000
2011.0  1      2000
2005.0  2      3000
2006.0  2      4000

df.groupby('camion'['MediaLitros'].plot(legend=True))