在子图上绘制平均值（熊猫）

Question

我已经设法从 groupby 中绘制子图。我有两列“A”和“B”，我想在子图上绘制它们（“B”中的每个值 1 个）及其各自的平均值。 我通过计数、删除重复项然后总结来准备我的数据（如果有更优雅的方法，请告诉我！）。

df = pd.DataFrame([[1, 'cat1'], [1, 'cat1'], [4, 'cat2'], [3, 'cat1'], [5, 'cat1'],[1, 'cat2']], columns=['A', 'B'])
df = df[['A','B']]
df['count'] = df.groupby(['A','B'])['A'].transform('count')
df = df.drop_duplicates(['A','B'])
df = df.groupby(['A','B']).sum()

然后我将它拆开并用子图绘制它：

plot = df.unstack().plot(kind='bar',subplots=True, sharex=True, sharey=True, layout = (3,3), legend=False)
plt.show(block=True)

我想为每个类别添加平均值，但我不知道： 1. 如何计算平均值。如果我在未堆叠的 groupby 上计算它，我会得到计数的平均值，而不是值“A”。 2. 一旦我得到平均值，我不知道如何将它绘制在同一个子图上。

欢迎任何帮助:)

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按照 Nickil Maveli 的回答进行编辑： 我想要实现的是在 A 上绘制分组值的条形图，并在 B 上绘制一条带有平均值的垂直线。所以使用 Nickil Maveli 的图表，这将是：

根据我在 stackexchange 上的发现，我认为我应该使用 plt.axvline(mean, color='r', linestyle='--')。但是，我不知道如何调用每个情节的平均值不同。

Answer 1

IIUC，您可以在平均值和计数上使用agg 来预先计算平均值和计数。

df_1 = df.groupby(['A', 'B'])['A'].agg({'counts': 'count'}).reset_index()
df_2 = df.groupby('B')['A'].agg({'average': 'mean'}).reset_index()

在 B 列之后是 DF.merge，因为它是两个 groupby 操作中的公共列。然后，可以删除 A 列和 B 列之间的重复条目。

df = df_1.merge(df_2, on='B').drop_duplicates(['A', 'B'])
df.drop('average', axis=1, inplace=True)
df = df.groupby(['A','B']).sum()

修改第二个数据框，让 A 列取平均值。

df_2['A'] = df_2['average']
df_2 = df_2.groupby(['A','B']).sum()

使用布局和定位多个轴。

fig, ax = plt.subplots(2, 2, figsize=(8, 8))

target1 = [ax[0][0], ax[0][1]]
target2 = [ax[1][0], ax[1][1]]

按分组计数。

df.unstack().plot(kind='bar', subplots=True, rot=0, xlim=(0,5), ax=target1,
                            ylim=(0,3), layout=(2,2), legend=False)

平均分组图。

df_2.unstack().plot(kind='bar', width=0.005, subplots=True, rot=0, xlim=(0,5), ax=target2,
                    ylim=(0,3), layout=(2,2), legend=False, color='k')

调整子图之间的间距。

plt.subplots_adjust(wspace=0.5, hspace=0.5)
plt.show()