個々のプロットを作成するにはnumpy.ndarrayまたはpandas groupbyを使用してください

Question

私の目的は、大きなデータセットの各位置（ID）から測定データ（var1、var2、Timestamp）をプロットすることです。私のデータ：示すよう

ID var1 var2 TimeStamp 
AA 2  5 8/8/2010 0:00 
AA 2.5  5 1/1/2010 0:00 
B7 1.1  7 1/9/2010 0:00 
B7 2  6 1/8/2010 0:00 
B7 3  7 1/1/2010 0:00 
B7 3  6 1/9/2010 0:00 
C0 4  7 1/8/1900 0:00 
... 

しかし、各位置IDについてのデータ（または行）の数は、それぞれの場所の変数をプロットする （通常は3~30の間で変化する）、私は不明だ変化続行する方法：私はこれまで経験してきたことから 、次のようなもの：

np.array(data).reshape(500,20,15) 

元のデータのnp.reshapeによってnumpyのndarrayは私が個々の位置に配列を分割することはできないだろう作成データの不規則な形状のために。その後、使用してPandsのGROUPBY：

data_df.groupby('ID').plot('var1','var2') 

が即座に各位置IDのためにVAR1するためのグラフ、VAR2をプロットしますが、ラベル/軸/制限などのような設定を作成するには、各グラフを反復する機会を与えるものではありません（私はまだ知りません上記のように各IDの基準（）に基づいて）（不規則な形状データからnp.ndarrayを作成する

でも良い方法：個々のプロットを作成し、管理するためのオブジェクトGROUPBYパンダ）

tldrを反復処理する方法？

パンダを反復して制御する方法はありません。dataframe.groupby変数を集計します（要約された平均/最小/最大などについての変数だけでなく）。

Answer 1

pandasを使用すると、この種のデータを処理する方法は間違いありません。

groupby().plot()は、1つまたは複数のAxesオブジェクトを返します。あなたは、単に彼らの様相を変えるためにそれらを反復処理することができます。

axs = data_df.groupby('ID').plot('var1','var2') 
for ax in axs.values(): 
    ax.set_ylabel('whatever') 
    ...