绘制Pandas DataSeries.GroupBy

Question

我是python和pandas的新手，有以下的DataFrame。

如何绘制DataFrame，其中每个ModelID是一个单独的图，saledate是x轴，MeanToDate是y轴？

尝试

data[40:76].groupby('ModelID').plot()

数据帧

Answer 1

聚合示例：

如果熊猫的颜色美学像ggplot，我想做如下事情：

aggregated = df.groupby(['model', 'training_examples']).aggregate(np.mean)
aggregated.plot(x='training_examples', y='accuracy', label='model')

（列：模型为字符串，训练示例为整数，精度为十进制）

但那只会造成混乱。

多亏了乔里斯的回答，我最终得到了：

for index, group in df.groupby(['model']):
    group_agg = group.groupby(['training_examples']).aggregate(np.mean)
    group_agg.plot(y='accuracy', label=index)

我发现title=只是在每个循环迭代中替换了绘图的单个标题，但是label=做了您所期望的--当然是在运行plt.legend()之后。

Answer 2

您可以通过循环来自groupby的组来生成绘图：

import matplotlib.pyplot as plt

for title, group in df.groupby('ModelID'):
    group.plot(x='saleDate', y='MeanToDate', title=title)

有关使用pandas数据帧绘制的详细信息，请参见：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html
对于groupby对象上的循环：
http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html#iterating-through-groups