按多列对 Pandas Dataframe 进行分组以获得特定值答案

【问题标题】：Grouping Pandas Dataframe by multiple columns in order to get specific values按多列对 Pandas Dataframe 进行分组以获得特定值
【发布时间】：2021-11-16 23:33:17
【问题描述】：

让我们描述一下我的问题。

我从数据库中获取了大量数据。例如它看起来像：

d = [
{'Tag': 'Weight', 'Value': 15, 'Product': 'Apple', 'Year': 2019 },
{'Tag': 'Weight', 'Value': 14, 'Product': 'Apple', 'Year': 2020 },
{'Tag': 'Weight', 'Value': 16, 'Product': 'Apple', 'Year': 2021 },
{'Tag': 'Weight', 'Value': 30, 'Product': 'Banana', 'Year': 2019 },
{'Tag': 'Weight', 'Value': 32, 'Product': 'Banana', 'Year': 2020 },
{'Tag': 'Weight', 'Value': 31, 'Product': 'Banana', 'Year': 2021 },
{'Tag': 'Weight', 'Value': 120, 'Product': 'Papaya', 'Year': 2019 },
{'Tag': 'Weight', 'Value': 140, 'Product': 'Papaya', 'Year': 2020 },
{'Tag': 'Weight', 'Value': 130, 'Product': 'Papaya', 'Year': 2021 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 0.23, 'Product': 'Apple', 'Year': 2019 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 0.23, 'Product': 'Apple', 'Year': 2020 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 0.24, 'Product': 'Apple', 'Year': 2021 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 0.81, 'Product': 'Banana', 'Year': 2019 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 0.83, 'Product': 'Banana', 'Year': 2020 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 0.9, 'Product': 'Banana', 'Year': 2021 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 2.31, 'Product': 'Papaya', 'Year': 2019 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 2.29, 'Product': 'Papaya', 'Year': 2020 },
{'Tag': 'Price', 'Value': 2.41, 'Product': 'Papaya', 'Year': 2021 }
]

我用这个命令创建了一个数据框：

df = pd.DataFrame(data = d)

那么数据如下：

     Tag    Value   Product Year
0   Weight  15.00   Apple   2019
1   Weight  14.00   Apple   2020
2   Weight  16.00   Apple   2021
3   Weight  30.00   Banana  2019
4   Weight  32.00   Banana  2020
5   Weight  31.00   Banana  2021
6   Weight  120.00  Papaya  2019
...

到目前为止一切顺利。现在我想对这个数据框进行排序和过滤以制作漂亮的图。例如，我想显示过去几年的价格（Tag == 'Price'）。这意味着在我的 X 轴上我想拥有所有产品，在 y 轴上我有相应的价格。例如，我希望每年都有一个单独的数据集，并标有那一年。在此条形图中的示例中，我为每种产品获得 3 个条形，每个代表一年的价格。

使用 pandas 的最佳方法是什么？

目前我正在遍历所有数据，找到正确的数据并填充新数组，只是为了将新创建的数组放入我的绘图中。但这似乎不是理想的方式。

所以问题是，如何获得我的绘图轴？你是如何以最优雅的方式解决这个问题的？只用熊猫？可能吗？

我很兴奋，非常感谢

【问题讨论】：

标签： python pandas sorting plot grouping

【解决方案1】：

将您的数据子集到 'Price' 行，然后用 pivot 重新整形，这样该组织就适合绘制条形图 - 每个产品的行和每年的列。

dfp = (df[df['Tag'].eq('Price')]
          .pivot(index='Product', columns='Year', values='Value'))
#Year     2019  2020  2021
#Product                  
#Apple    0.23  0.23  0.24
#Banana   0.81  0.83  0.90
#Papaya   2.31  2.29  2.41

dfp.plot(kind='bar', rot=0, ec='k')

【讨论】：

哇！太感谢了。这正是我想要的?

【解决方案2】：

试试这个：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
 
# set width of bar
barWidth = 0.25
fig = plt.subplots(figsize =(12, 8))
 
# set height of bar
Apple = list(df[(df.Product=='Apple')&(df.Tag=='Price')].Value)
Banana = list(df[(df.Product=='Banana')&(df.Tag=='Price')].Value)
Papaya = list(df[(df.Product=='Papaya')&(df.Tag=='Price')].Value)
 
# Set position of bar on X axis
br1 = np.arange(len(Apple))
br2 = [x + barWidth for x in br1]
br3 = [x + barWidth for x in br2]
 
# Make the plot
plt.bar(br1, Apple, color ='r', width = barWidth,
        edgecolor ='grey', label ='Apple')
plt.bar(br2, Banana, color ='g', width = barWidth,
        edgecolor ='grey', label ='Banana')
plt.bar(br3, Papaya, color ='b', width = barWidth,
        edgecolor ='grey', label ='Papaya')
 
# Adding Xticks
plt.xlabel('Year', fontweight ='bold', fontsize = 25)
plt.ylabel('Price', fontweight ='bold', fontsize = 25)
plt.xticks([r + barWidth for r in range(len(Apple))],['2019','2020','2021'])
 
plt.legend()
plt.show()

输出：

【讨论】：