绘制每个日期的不同事件

【问题标题】：Plot different occurrences per date绘制每个日期的不同事件
【发布时间】：2021-10-27 15:04:06
【问题描述】：

我有一个包含许多列的数据集，其中两个是：

我想绘制一个折线图，显示每种类型的疫苗以及每个日期的数量。

我有这样的情节 plot2 = df.value_counts('vacina_dataaplicacao').sort_values().plot(kind='line', cmap='plasma') 但它只显示一行和每个日期的总数。我需要把它分开，每种疫苗都有一行。

【问题讨论】：

务必将'Date'列转换为datetime dtype和df.Date = pd.to_datetime(df.Date).dt.date，然后使用seaborn.catplot:sns.catplot(data=df, y='Date', hue='Type of vaccine', kind='count', height=6, aspect=1)
这是离散数据，pd.crosstab(df.Date, df['Type of vaccine']).plot(figsize=(12, 5)) 难以阅读。
没有 seaborn 的条形图版本：pd.crosstab(df.Date, df['Type of vaccine']).plot(figsize=(12, 5), kind='bar')

【解决方案1】：

你可以在一行中完成：

pd.crosstab(pd.to_datetime(df['Date']), df['Type of vaccine']).cumsum().plot()

感谢@TrentonMcKinney 使用pd.crosstab的想法！

最初，我使用基本的groupby：

df = df.assign(Date=pd.to_datetime(df['Date']))
tally = df.groupby(['Date', 'Type of vaccine']).size().unstack(fill_value=0)

tally.cumsum().plot()

【讨论】：

很好地添加了.cumsum
最初我选择groupby 和unstack（请参阅更新的答案）。关于crosstab 的好提醒（我不经常使用它）。
pivot 用于在您需要没有聚合的宽数据帧时进行绘图，pivot_table 用于相同但具有聚合的情况，crosstab 用于当您想要 pivot_table 但聚合时值也是列（通常当您只有 2 列而不是至少 3 列时）。