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複数の値をグループ化し、結果をプロットする

私は、殺菌剤の使用に関するいくつかのデータを使用しています。これには、年、殺菌剤、使用量、およびpanda DataFrameの無関係な列が含まれています。それはやや似ています：

Year, State,      Fungicide, Value
2011, California, A,         12879
2011, California, B,         29572
2011, Florida,    A,         8645
2011, Florida,    B,         19573
2009, California, A,         8764
2009, California, B,         98643,
...

私が求めているのは、長期にわたって使用された殺菌剤の1つのプロットで、個々の殺菌剤ごとに線が（異なる色で）プロットされています。私は.groupbyを使用して、毎年使用される各殺菌剤の合計量を取得しました。

Apple_fplot = df.groupby(['Year','Fungicide'])['Value'].sum()

これにより、プロットしたい値が得られます。

Year, Fungicide, Value
...
2009, A,        128635
      B,        104765
2011, A,        154829
      B,        129865

各殺菌剤（A、B、...）が単一のプロット上の個別の線になるように]プロットする必要があります時間に対する値

それをすべて分離せずにこれを行う方法はありますか？私の無知を許して、私はpythonに不慣れですが、まだそれに慣れています。

pythonpandasmatplotlibgroup-bydata-analysis
10
A. Chatfield

legendとxticksを正しく出力するクリーンなソリューションの場合、

Apple_fplot = df.groupby(['Year','Fungicide'])['Value'].sum()
plot_df = Apple_fplot.unstack('Fungicide').loc[:, 'Value']
plot_df.index = pd.PeriodIndex(plot_df.index.tolist(), freq='A')
plot_df.plot()

enter image description heresubplotsの場合、それぞれのkeywordをTrueに設定するだけです。

plot_df.plot(subplots=True)

取得するため：

enter image description here

8
Stefan

できるよ：

import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')
import matplotlib.pyplot as plt

plt.figure()
df.groupby(['Year','Fungicide']).sum().unstack().plot()

enter image description here

データ

   Year        State Fungicide  Value
0  2011   California         A  12879
1  2011   California         B  29572
2  2011      Florida         A   8645
3  2011      Florida         B  19573
4  2009   California         A   8764
5  2009   California         B  98643
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Colonel Beauvel

何かに沿って：

df_grouped = df.groupby('Fungicide')
for key, group in df_grouped:
   group.groupby('Year')['Value'].sum().plot(ax=ax,label=key)

Groupbyオブジェクトでforループを使用することで、各グループを反復処理し、キー（「A」または「B」、グループ化された列の値など）、およびグループデータフレームを毎回割り当てます。

例はこちらをご覧ください

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/groupby.html#iterating-through-groups

3
Chris