2017-08-07 53 views
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我有以下熊猫数据帧df如何为我的数据集创建多线图?

df = pd.DataFrame(columns=["Event1", "Event2", "Event3"], 
           data=[[15,1,22], 
             [16,1.26,80], 
             [27,0,15]]) 

df = df.set_index([["Series1", "Series2", "Series3"]]) 

我想创建与含有Event1Event2Event3 X轴的多情节,而Y轴应该是对应数值。应该有3个系列:Series1,Series2Series3

如何定义x,yhue in sns.pointplot(x=???, y=???, hue=???,data=df)

plt.figure(figsize=(12,8)) 
ax = sns.pointplot(x=???, y=???, hue=???,data=df) 
ax.grid(b=True, which='major', color='#d3d3d3', linewidth=1.0) 
ax.grid(b=True, which='minor', color='#d3d3d3', linewidth=0.5) 
plt.show() 
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才是目的使用'sns.pointplot'或获得获得所希望的描绘的最简单的方法? – ImportanceOfBeingErnest

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@ImportanceOfBeingErnest:理想情况下,我想使用seaborn的'pointplot'。但我也接受纯粹的'matplotlib'。 – Dinosaurius

回答

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重新组织DF选择要其是透视表,以经典的数据帧和情节:

import matplotlib.pylab as plt 
import pandas as pd 
import seaborn as sns 

df = pd.DataFrame(columns=["Event1", "Event2", "Event3"], 
           data=[[15,1,22], 
             [16,1.26,80], 
             [27,0,15]]) 
df = df.set_index([["Series1", "Series2", "Series3"]]) 
print(df) 

# reorganize df to classic table 
df2=df.stack().reset_index() 
df2.columns = ['Series','Event','Values'] 
print(df2) 

plt.figure(figsize=(12,8)) 
ax = sns.pointplot(x='Event', y='Values', hue='Series',data=df2) 
ax.grid(b=True, which='major', color='#d3d3d3', linewidth=1.0) 
ax.grid(b=True, which='minor', color='#d3d3d3', linewidth=0.5) 
plt.show() 

enter image description here

DF2:

Series Event Values 
0 Series1 Event1 15.00 
1 Series1 Event2 1.00 
2 Series1 Event3 22.00 
3 Series2 Event1 16.00 
4 Series2 Event2 1.26 
5 Series2 Event3 80.00 
6 Series3 Event1 27.00 
7 Series3 Event2 0.00 
8 Series3 Event3 15.00 
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我不知道如何与seaborn做,但与matplolib它是这样的:

for i in df.index.values: 
    plt.plot(list(df.loc[i])) 
plt.show() 

在这种情况下,X斧头将采取值为0,1和2,而Y斧头将采取行的价值。最后只需做plt.show()即可得到一个图中的所有图。在seaborn应该以相同的方式工作。

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的最简单的方法以获得期望的情节df.T.plot()

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame(columns=["Event1", "Event2", "Event3"], 
           data=[[15,1,22], 
             [16,1.26,80], 
             [27,0,15]]) 

df = df.set_index([["Series1", "Series2", "Series3"]]) 

df.T.plot() 

enter image description here

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