绘制按多列分组的数据框答案

【问题标题】：plotting data frame grouped by multiple columns绘制按多列分组的数据框
【发布时间】：2022-08-16 14:44:23
【问题描述】：

我有一个名为 crs 的数据框，如下所示：

| Brand | Mark | Milage |
|:---- |:------:| -----:|
| A  | w   | 100k |
| A  | w   | 220k |
| A  | v  | 250k |
| A  | v   | 100k |
| B  | s   | 120k |
| B  | t   | 190k |
| B  | t   | 200k |
| C  | u  | 160k |
| C  | u   | 170k |

为了绘制每个品牌的最小里程数，我做了

min_dist_each_brand=crs.groupby(\'brand\', as_index=False).agg({\'milage\': \'min\'})

然后

min_dist_each_brand.plot(x=\'brand\', kind=\'bar\')

如果我想为每个 \'Mark\' 绘制相同的内容，我会重复相同的代码，同时将 \'brand\' 替换为 \'Mark\'。但我希望能够在不制作新数据框的情况下为每个品牌或标记绘制 min_dist。我知道我可以按如下方式对多列进行分组；

min_dist=crs.groupby(by=[\'brand\', \'mark\']).agg({\'milage\': \'min\'})

无论如何我可以绘制每个品牌的最小里程并使用这个新的 min_dist 数据框进行标记？

谢谢你。

标签： python plot

【解决方案1】：

要将品牌和标记都显示为图形，您将需要两个级别的 x 轴标签。第一个（标记）可以从级别 1 索引中获取并设置为 xticklables。第二级有点手动。由于有 5 个最小值，其中 A、B 和 C 各有两个，因此我将第二个标签的位置拆分为 0.2、0.6 和 0.9，以便它们位于刻度之间（对于 A 和 B），而对在 C 的刻度下。-0.1 将调整第二个标签的高度。

min_dist=crs.groupby(by=['brand', 'mark']).agg({'milage': 'min'})
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))
min_dist.plot(kind='bar', xlabel='', ax=ax)
ax.set_xticklabels(min_dist.index.get_level_values(level=1).tolist(), rotation=0)

for i in range(len(min_dist)):
    if i == 0: #For A label
        ax.text(0.2, -0.1, min_dist.index.get_level_values(level=0)[0], ha='center', transform=ax.transAxes)
    elif i == 2: #For B label
        ax.text(0.6, -0.1, min_dist.index.get_level_values(level=0)[2], ha='center', transform=ax.transAxes)
    elif i == 4: #For C label
        ax.text(0.9, -0.1, min_dist.index.get_level_values(level=0)[4], ha='center', transform=ax.transAxes)
plt.show()

阴谋

编辑：要仅在轴标签中显示品牌，您需要通过将xticklabels 更改为 [] 将第一级设置为空白。此外，由于第二层似乎与情节相去甚远。因此，您可以通过将位置从-0.1 减少到-0.05 来更接近轴。

此外，只是为了好玩，我为每个品牌添加了不同的颜色。因此，A 将是红色，B 将是蓝色，C 将是绿色。如果不需要，请随意不使用该代码.. 或将mymap 中的颜色更改为您喜欢的颜色。

更新代码

min_dist=crs.groupby(by=['brand', 'mark']).agg({'milage': 'min'})

## Create new column and map colors to what you want in them
mymap = {'A': 'red', 'B':'green', 'C':"blue"}
min_dist['mycolor'] = min_dist.index.get_level_values(0).map(mymap)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,6))

min_dist.milage.plot(kind='bar', xlabel='', color = mycolor, ax=ax)
#ax.set_xticklabels(min_dist.index.get_level_values(level=1).tolist(), rotation=0)
ax.set_xticklabels([]) ## Changed to blanks, so that first level will not be shown
ax.legend().remove()

for i in range(len(min_dist)):  ##Update - reduced y-spacing from -0.1 to -0.05
    if i == 0: #For A label
        ax.text(0.2, -0.05, min_dist.index.get_level_values(level=0)[0], ha='center', transform=ax.transAxes)
    elif i == 2: #For B label
        ax.text(0.6, -0.05, min_dist.index.get_level_values(level=0)[2], ha='center', transform=ax.transAxes)
    elif i == 4: #For C label
        ax.text(0.9, -0.05, min_dist.index.get_level_values(level=0)[4], ha='center', transform=ax.transAxes)

plt.show()

阴谋

【讨论】：

谢谢你。有没有办法使用数据框“min_dist”只显示品牌？当我尝试 min_dist.plot(x='brand', kind='bar') 时，我给了我关键错误'brand'。我知道如果我制作一个按品牌分组的数据框，我们只能显示品牌。但我希望将数据框按品牌和标记分组以供将来使用。
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