为一列的每个唯一值绘制许多图答案

【问题标题】：Plot many plots for each unique Value of one column为一列的每个唯一值绘制许多图
【发布时间】：2021-06-01 23:02:50
【问题描述】：

所以，我正在使用一个大约有 20 列的数据框，但只有三列非常重要。

Index	ID	Date	Time_difference
1	01-40-50	2021-12-01 16:54:00	0 days 00:12:00
2	01-10	2021-10-11 13:28:00	2 days 00:26:00
3	03-48-58	2021-11-05 16:54:00	2 days 00:26:00
4	01-40-50	2021-12-06 19:34:00	7 days 00:26:00
5	03-48-58	2021-12-09 12:14:00	1 days 00:26:00
6	01-10	2021-08-06 19:34:00	0 days 00:26:00
7	03-48-58	2021-10-01 11:44:00	0 days 02:21:00

总共有 90 个唯一 ID 和几千行。我想做的是：

为每个唯一 ID 创建一个绘图
每个绘图的 y 轴为“Time_difference”，x 轴为“date”
每个图都有一条趋势线
最好是具有所有其他地块的平均值的地块

不胜感激任何关于如何开始的意见！谢谢！

【问题讨论】：

Q1 en 2：对 ID 执行 group by，然后对每个组执行 plot 您想要的数据。 Q3：This 帖子展示了如何使用 pandas 添加趋势线，对于 Q4，我不确定你想要什么，但如果你想获得每个日期的平均值，只需在日期上执行 groupby 并平均这些值.
假设我这样做： df_new = df.groupby('ID)').nunique() 现在我只能一次绘制所有内容。我将如何绘制 90 个子图（针对每个唯一 ID），并指定 y 轴和 x 轴？
例如this 发帖。或者循环遍历这些组并为每个组生成一个单独的图。另一种选择是seaborn.FacetGrid，请参阅this 博客（很长的帖子，但有趣的东西在底部）。

标签： python-3.x pandas dataframe

【解决方案1】：

为了以后的文档，解决如下：

首先将 time_delta 转换为整数：

df['hour_difference'] = df['time_difference'].dt.days * 24 + 
df['time_difference'].dt.seconds / 60 / 60

然后创建一个包含 ID 的所有唯一条目的列表：

id_list = df['ID'].unique()

最后，用于绘图的 for 循环：

for i in id_list:
    df.loc[(df['ID'] == i)].plot(y=["hour_difference"], figsize=(15,4))
    plt.title(i, fontsize=18) #Labeling titel
    plt.xlabel('Title name', fontsize=12) #Labeling x-axis 
    plt.ylabel('Title Name', fontsize=12) #Labeling y-axis

【讨论】：