多条曲线数据帧

Question

下面是我要绘制的残差的日期为x轴的各个部门在数据帧

date  dept  residual 
4/22/17  8   100.00 
4/29/17  8   23.34 
....  8   ... 
....  8   ... 

4/22/17  12   10.10 
....  12   ... 
....  12   ... 

的领域，我想单独地块。我能够绘制线图的每个部门，但作为一个单一的情节使用下面的代码：

data = pd.DataFrame.from_csv('hardlines_error.csv') 

for label, df in data.groupby('dept'): 
    df.residual.plot( label=label,) 
plt.legend() 

有人能告诉我如何将它们绘制在网格独立的情节？

Answer 1

你可以使用Seaborn facetgrid。当我使用的代码最后一位在您的文章“date'`：

http://seaborn.pydata.org/generated/seaborn.FacetGrid.html

Answer 2

我想你需要pivot然后plot如果需要一个图表：

df = df.pivot(index='date',columns='dept', values='residual') 
print (df) 
dept   8  12 
date     
4/22/17 100.00 10.1 
4/29/17 23.34 NaN 

替代解决方案：

df = df.set_index(['date','dept'])['residual'].unstack() 
print (df) 
dept   8  12 
date     
4/22/17 100.00 10.1 
4/29/17 23.34 NaN 


df.plot() 

但是，如果有重复，得到错误：

ValueError: Index contains duplicate entries, cannot reshape

那么需要pivot_table或带聚合功能的3210 - 检查this answer。

但如果需要单独的每个图：

for i, group in df.groupby('dept'): 
    plt.figure() 
    group.plot(x='date', y='residual', title=str(i)) 

对于网格使用：

import matplotlib.pyplot as plt 

grouped = df.groupby('dept') 

ncols=2 
nrows = int(np.ceil(grouped.ngroups/ncols)) 

fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(12,4), sharey=True) 
for (key, ax) in zip(grouped.groups.keys(), axes.flatten()): 
    grouped.get_group(key).plot(x='date', y='residual', ax=ax) 

ax.legend() 
plt.show()