使用熊猫来绘制数据

我是新来的stackoverflow。我的数据框与下面给出的相似。我想绘制这个数据，以便我可以分别获得A的活动情况，B的活动情况和C的活动情况。使用熊猫来绘制数据

我该如何使用熊猫来完成此操作？

Name Date   Activity 
A  01-02-2015  1 
A  01-03-2015  2 
A  01-04-2015  3 
A  01-04-2015  1 
B  01-02-2015  1 
B  01-02-2015  2 
B  01-03-2015  1 
B  01-04-2015  5 
C  01-31-2015  1

来源

2015-12-14 1974sb

'pandas'有一个非常好的文档。在这里看到一些关于[可视化]的例子（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/visualization.html）。 – iled

另一种方法将包括pivot。根据你的价值观

df = df.set_index('Date')

，然后转动表：从您的数据框中df开始，我会索引设置为Date

d = pd.pivot_table(df,index=df.index, columns='Name', values='Activity').fillna(0)

这将返回此结构：

Name  A B C 
Date     
2015-01-02 1 1.5 0 
2015-01-03 2 1.0 0 
2015-01-04 2 5.0 0 
2015-01-31 0 0.0 1

并根据您的需求，您可以简单地将其绘制为：

d.plot()

实际上，您在示例中有一些重复的值，但现在情节如下所示。希望有所帮助。

来源

2015-12-14 16:20:33

有没有办法为每个A，B和C创建子数据帧 – 1974sb

使用matplotlib。在那里，你可以使用：

import matplotlib.pyplot as plt 
plt.figure() 
plt.plot(df.ix[df.Name == 'A', ['Date', 'Activity']]) 
plt.plot(df.ix[df.Name == 'B', ['Date', 'Activity']]) 
plt.plot(df.ix[df.Name == 'C', ['Date', 'Activity']]) 
plt.show()

假设df是你的熊猫DataFrame

来源

2015-12-14 15:48:08 mirosval

也许'plt.plot（df.ix [df.Name =='A'，['Date'，'Activity']]）'？ – lowtech

eeeh你是对的！当我回答OP的问题中的df代码窗口是纯文本，所以我没有注意到，并且无法编辑它bc有待处理的编辑...更正！ – mirosval

使用熊猫来绘制数据

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