使用 Pandas 从多索引表中绘制特定列

Posted 2023-03-12

【中文标题】使用 Pandas 从多索引表中绘制特定列

【英文标题】：Plot Specific Column from Multindex Table with Pandas

【发布时间】：2021-04-08 18:39:12

【问题描述】：

我在 pandas 中使用聚合创建了表格，如下所示：

df=df.groupby(['choice mode','required like me']).agg('mean prop like me ':['mean'],'unhappy':['mean'])

>>>                         mplm          unhappy
choice mode         rlm     mean         mean
ba                  0.2     0.651        11
                    0.3     0.561        12
                    0.6     0.721        10
btc                 0.2     0.891        0
                    0.3     0.124        0
                    0.6     0.321        0
btr                 0.2     0.412        12
                    0.3     0.112        34
                    0.6     0.531        31

该表是多索引表。 我想创建两个图表： 图表一：x_axis= rlm, y_axis=mplm mean , 三行 - 每个选择模式一行 图表二：x_axis= rlm, y_axis=unhappy mean , 三行 - 每个选择模式一行

问题是我无法区分 unhappy 和 mplm ：

df.unstack(level=0).plot()

如您所见，我得到了 6 行，并且该图具有索引的所有级别。

我想得到两个不同的图表，它们的值是 plm 和 unhappy 值。

我可以通过将原始表切片以具有 onlu plm 或 unhappy 然后进行聚合并降低级别来做到这一点，但我确信有更聪明的方法来做到这一点

【参考方案1】：

你可以unstacklevel=0上的dataframe，然后选择你想要plot的多索引列：

s = df.unstack(level=0)
s[('mplm', 'mean')].plot(), s[('unhappy', 'mean')].plot()

（可选）您可以在level=0 上的unstacking 上axis=1 上drop 上未使用的级别：

s = df.unstack(level=0).droplevel(1, axis=1)
s['mplm'].plot(), s['unhappy'].plot()

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