在使用 `groupby` 之后使用 Seaborn 的 `factorplot`

Posted 2023-03-12

【中文标题】在使用 `groupby` 之后使用 Seaborn 的 `factorplot`

【英文标题】：Using Seaborn's `factorplot`after using `groupby`

【发布时间】：2017-12-14 19:34:05

【问题描述】：

我从一个非常大的 Pandas 数据框开始，格式为：

DAY     FLAVOR    PRICE    #CREATED    BOUGHT
 1       apple      5         1         1
 1       apple      5         3         7
 1       apple      5         4         2
 1       apple      5         5         3
 2       apple      5         1         1
 2       apple      5         3         9
 2       apple      5         4         8
                 . 
                 .  
                 . 

在执行groupby(['DAY','FLAVOR','PRICE']).mean() 之后，我最终得到了一个简化的数据框，类似于：

DAY     FLAVOR    PRICE    BOUGHT
 1       apple      5       3.4
                   25       2.9
         cherry     5       1.7
                   25       2.6
 2       apple      5       1.6
                   25       1.7
         cherry     5       3.1
                   25       3.2
                 . 
                 . 
                 . 

此时，我想创建 Seaborn 因子图：X = DAY、Y = BOUGHT 和 Hue = FLAVOR。在绘图之前我需要融化这个“减少”的数据框吗？或者有没有一种简单的方法来绘制我当前数据框中的数据？

【问题讨论】：

融化，不...重新索引，也许...

【参考方案1】：

你可以做 df.reset_index() 然后做一个因子图选择适当的列。

这意味着：

fg = (
    df.groupby(['DAY', 'FLAVOR', 'PRICE'])
      .mean()
      .reset_index()
      .pipe((sns.factorplot, 'data'), x='DAY', y='BOUGHT', hue='FLAVOR')
)

【讨论】：

.reset_index() 命令后跟factorplot 完美运行！正是我想要的，谢谢。