パンダのデータフレームgroupbyプロット（延長）

Question

投稿の延長について質問したいと思います。 "Plotting grouped data in same plot using Pandas"このような拡張は、 'groupby'という関数を複数回適用すると有効になります。具体的には、私はこの関数をプロットすることに興味があります。私は下の行を扱っていますが、これは関数プロットと互換性がありません。

ライン：

f=s['Amount'].groupby([s['classe'],s['Month'],s['Year']]).sum() 

「金額およびグループのクラッセ」、 '月' と '年' の上に合計します。簡単にするために聞かせて「年」は常に同じ値である：「クラッセ」 の特定の種類の

• プロット「金額VS月」：2017年

  は、今私は、次のプロットを作成したいと思います

私の試み：家賃は上記の 'クラッセ' の特定を表し

for label, df in s.groupby('classe').get_group('Rent'): 
     df.plot.scatter(x='Month', y='Amount', s=50) 
plt.show() 

。この試みはうまくいかず、「金額」の合計を考慮しません。私はそのような 'sum()'を関数plotと一緒に使うことができませんでした。明らかに、get_group('Rent')のないこれらの行は、クラスの数と同じくらい多くのプロットを与えてくれます。彼らはまだ '金額'を超えない。任意のアイデア/提案？

私はまた、次のコードで見ることができるようpivot_table使用しようとしました。私はすべて一緒にプロットすることができますが、私は単一のクラスをプロットすることはできません。ここに私の試み：

test=pd.pivot_table(s,index=['classe','Month','Year'],values=['Amount'],aggfunc=np.sum) 
test.unstack('classe').unstack('Year').plot(kind='area', figsize,[16,6],stacked=False,colormap='autumn').legend(loc=2,prop={'size':9}) 
plt.show() 

任意のアイデア/提案や良い例？私はこれらのpivot_tableとgroupbyの機能から私が望むものをプロットする方法を理解したいと思います。

Answer 1

現在のpivot_tableおよびunstackルーチンでループする各固有のクラッセによるフィルタリングを検討してください。以下は常に定義種で同じことを再現する必要がある正の数、ランダムなデータを示しています

import pandas as pd 
import numpy as np 
import random 
from matplotlib import pyplot as plt 

np.random.seed(176) 
random.seed(16) 

df = pd.DataFrame({'classe': random.sample(list('ABCDE')*50, k=15), 
        'Amount': np.random.sample(15)*100, 
        'Year': random.sample(list(range(2010,2018))*50, k=15), 
        'Month': random.sample(list(range(1,12))*50, k=15)}) 

for cls in df['classe'].unique(): 
    # AREA GRAPH 
    test = pd.pivot_table(df[df['classe']==cls], index=['classe', 'Month', 'Year'], values=['Amount'], aggfunc=np.sum) 
    test.unstack('classe').unstack('Year').plot(kind='area', figsize=(16,6), stacked=False, colormap='autumn').legend(loc=2,prop={'size':9}) 

    # SCATTER PLOT 
    test = pd.pivot_table(df[df['classe']==cls], index=['classe', 'Month', 'Year'], values=['Amount'], aggfunc=np.sum).reset_index()  
    test.plot(kind='scatter', x='Month',y='Amount', figsize=(16,6), stacked=False).legend(loc=2,prop={'size':9}) 
    plt.show() 

plt.clf() 
plt.close() 

エリアグラフ出力