如何在 python 中绘制 'multiple-line' 折线图

Question

我有一个如下所示的数据框--

month      source_id   revenue
April      PA0057       16001.0
           PA0202       54063.0
           PA0678       24219.0
           PA0873       41827.0
August     PA0057       40673.0
           PA0202       75281.0
           PA0678       60318.0
           PA0873       55243.0
December   PA0057       49781.0
           PA0202       71797.0
           PA0678       24975.0
           PA0873       57630.0
February   PA0057       13193.0
           PA0202       44211.0
           PA0678       29862.0
           PA0873       36436.0
January    PA0057       65707.0
           PA0202       67384.0
           PA0678       29392.0
           PA0873       46854.0
July       PA0057       31533.0
           PA0202       49663.0
           PA0678       10520.0
           PA0873       53634.0
June       PA0057       97229.0
           PA0202       56115.0
           PA0678       72770.0
           PA0873       51260.0
March      PA0057       44622.0
           PA0202       54079.0
           PA0678       36776.0
           PA0873       42873.0
May        PA0057       38077.0
           PA0202       68103.0
           PA0678       78012.0
           PA0873       83464.0
November   PA0057       26599.0
           PA0202       53050.0
           PA0678       87853.0
           PA0873       65499.0
October    PA0057       47638.0
           PA0202       44445.0
           PA0678       49983.0
           PA0873       57926.0
September  PA0057       46171.0
           PA0202       49202.0
           PA0678       42598.0
           PA0873       65660.0

我想绘制一个线图，其中 x 轴是月份，y 轴是收入，我有 4 个 source_id- PA0057、PA0202、PA0678、PA0873，所以我想要一条线每个源 ID

如何在折线图上将其显示为 4 条线？

我用过下面的

import matplotlib.pyplot as pls 
my_df.plot(x='month', y='revenue', kind='line') 
plt.show()

但它没有给我预期的结果，因为我没有输入源 ID

Answer 1

数据框看起来像 pandas.DataFrame.groupby 的结果
- 大概类似于df.groupby(['month', 'source_id']).agg({'revenue': sum})
使用pandas.Categorical按顺序设置'month'列
- calendar module is part of the Standard Library and we just using it for an ordered list of the .month_names
使用 seabron.lineplot 和 hue 参数绘制数据框。
- seaborn 是 high-level API for matplotlib 并且可以使许多情节更容易。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import calendar

# given some dataframe, perform groupby and reset the index
dfg = df.groupby(['month', 'source_id']).agg({'revenue': sum}).reset_index()

# display(dfg) - your dataframe should be in the following form
    month source_id  revenue
0   April    PA0057    16001
1   April    PA0202    54063
2   April    PA0678    24219
3   April    PA0873    41827
4  August    PA0057    40673

# set the month column as categorical and set the order for calendar months
dfg.month = pd.Categorical(df.month, categories=list(calendar.month_name)[1:], ordered=True)

# plot with seaborn and use the hue parameter
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x='month', y='revenue', data=dfg, hue='source_id')
plt.legend(bbox_to_anchor=(1.05, 1), loc='upper left')
plt.xticks(rotation=90)
plt.show()

Answer 2

如果示例中的 none 列是索引，您可以使用

重塑 df

df = df.set_index(['month', 'source_id']).unstack()

这将为您提供一个新数据框，其中 month 作为索引，source_id 作为列。然后你可以调用 plot with.

df.plot()

结果的行数与数据中的 source_id 行数相同。

如何在 python 中绘制 'multiple-line' 折线图

How to plot a 'multiple-line' line graph in python

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linegraph

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