Pandas：为现有数据框添加新列以进行分组答案

【问题标题】：Pandas: adding new column to existing Data Frame for grouping purposesPandas：为现有数据框添加新列以进行分组
【发布时间】：2017-02-07 12:48:47
【问题描述】：

我有一个由 2000 行 x 8 列组成的 pandas 数据框。我希望能够将前 4 列以及其他 4 列组合在一起，但我不知道如何。目的是创建一个分类条形图，根据 C1=C5、C2=C6 等分配颜色。

我的数据框：

In[1]: df.head(5)
Out[1]: 

    C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8
0   15  37  17  10  8   11  19  86
1   39  84  11  5   5   13  9   11
2   10  20  30  51  74  62  56  58
3   88  2   1   3   9   6   0   17
4   17  17  32  24  91  45  63  48

您是否建议添加另一列，例如 df['Gr'] 或其他什么？

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe grouping bar-chart

【解决方案1】：

你可以使用MultiIndex.from_arrays:

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['a'] * 4 + ['b'] * 4 , df.columns])
print (df)
    a               b            
   C1  C2  C3  C4  C5  C6  C7  C8
0  15  37  17  10   8  11  19  86
1  39  84  11   5   5  13   9  11
2  10  20  30  51  74  62  56  58
3  88   2   1   3   9   6   0  17
4  17  17  32  24  91  45  63  48

那么你可以使用xs和DataFrame.plot.bar：

import matplotlib.pyplot as plt

f, a = plt.subplots(2,1)
df.xs('a', axis=1).plot.bar(ax=a[0])
df.xs('b', axis=1).plot.bar(ax=a[1])
plt.show()

import matplotlib.pyplot as plt

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['a'] * 4 + ['b'] * 4 , df.columns])
df.stack(0).T.plot.bar(rot='0', legend=False)

df.columns = ['a'] * 4 + ['b'] * 4
df = df.T.plot.bar(rot='0')

plt.show()

【讨论】：

好的，你将如何创建条形图？
我添加解决方案，请查看。
谢谢！如果预期结果是一个分类条形图，一侧有四个条形 (xlabel=a)，另一侧有四个条形 (xlabel=b)，而不是 5 个类别？
好的，但是matplotlib 对我来说并不容易，所以给我一点时间
好的，我有 2 个解决方案给你（我不是 matplotlib 专家，很抱歉）。请检查它，如果需要更改某些内容，我明天尝试（或使用标签matplotlib 发布另一个问题）。现在我得回家了。

【解决方案2】：

使用pd.concat

pd.concat([df.iloc[:, :4], df.iloc[:, 4:]], axis=1, keys=['first4', 'second4'])

【讨论】：

如何从这里创建条形图？