pandasとJupyterノートブックを使用したインタラクティブなboxplot

Question

私はpandas DataFrameにデータを持っています。私は日数を選択できるインタラクティブなboxplotを作成したいのですが、それぞれのカテゴリの値のボックスプロットをプロットします。列「カテゴリー」

これは私のコード/データは、これまでに次のようになります。

import numpy as np 
import pandas as pd 

categories=('A','B','C') 

data = { 
      'days':  np.random.randint(120, size=100), 
      'category': np.random.choice(categories, 100), 
      'value':  100.0 * np.random.random_sample(100) 
     } 

df = pd.DataFrame(data) 

print(df) 

    category days  value 
0   A  4 77.383981 
1   A 31 63.011934 
2   A  5 1.165061 
3   C 59 23.588979 
4   A 57 14.906734 
5   C 106 33.366634 
6   A 29 90.658570 
7   B 25 16.137490 
8   A 118 34.526302 
9   C 76 4.111797 
10  A 11 30.195917 
..  ... ...  ... 
90  A 64 37.529774 
91  A 76 3.771360 
92  C 112 93.948775 
93  C 14 34.855189 
94  B 64 83.106007 
95  A 10 78.346319 
96  B 86 66.645889 
97  A 46 12.969012 
98  C 29 57.925427 
99  A 59 34.526146 

[100 rows x 3 columns] 

私は日の選択/指定された数のために（カテゴリーのそれぞれの値の箱ひげ図を作成したいです）、異なるカテゴリはX軸に沿ってプロットされています。

パンダ（またはmatplotlib）を使ってどうすればいいですか？

Answer 1

単純にデータフレームを日数でフィルタリングし、それぞれのボックスプロットをプロットすることができます。

numer_of_days = 42 
df_filtered= df.loc[df['days'] < numer_of_days] # use operators like ==, >=, <, etc. 
df_filtered[["category", "value"]].boxplot(by="category", return_type='axes') 

---

ドロップダウンフィールドを得るために、あなたはどのあなたがその特定の日のためのデータフレームをプロット機能を提供するために、 ipywidgets.interact()機能を使用することができます。 （以下では、私は、ドロップダウンが実際にそれらのうちの一日を選択するための理にかなっているように、12日目の数を制限。）

import numpy as np 
import pandas as pd 
from ipywidgets import interact 
%matplotlib notebook 

categories=('A','B','C') 

data = { 
      'days':  np.random.randint(12, size=100), 
      'category': np.random.choice(categories, 100), 
      'value':  100.0 * np.random.random_sample(100) 
     } 

df = pd.DataFrame(data) 

def select_days(number_of_days): 
    df_filtered= df.loc[df['days'] == int(number_of_days)] 
    ax = df_filtered[["category", "value"]].boxplot(by="category", return_type='axes') 
    ax["value"].set_title("Day " + number_of_days) 
    print df_filtered 

days = [str(day) for day in np.arange(12)] 

interact(select_days, number_of_days=days)