从 pandas groupby 中提取列作为向量

Question

我使用 pandas' groupby 函数创建了这个 table，并希望将每一列提取为 vector/array
df_duration_means = df.groupby('Duration').mean()

	Interest	Loan amount	LTV
Duration
6	0.107500	274000.000000	0.652500
9	0.112500	510500.000000	0.580000
12	0.105345	276632.758621	0.595517
15	0.080000	81000.000000	0.678000
18	0.109167	516557.666667	0.455867
24	0.101500	374500.000000	0.554800

现在我想为 4 列（包括持续时间）中的每一列提取一个向量。但我无法做到，甚至检查了 pandas 文档和所有可能的类似线程。

dur = df_duration_means.index
print(dur)
interest_mx = df_duration_means['Loan amount']
print(interest_mx)

这样我就可以绘制每个列向量与持续时间向量的关系：

fig =  plt.figure()
ax = fig.add_axes([0,0,1,1])
ax.plot(dur,in,color=)

Answer 1

先尝试.reset_index()，然后再使用方法.tolist()。像这样：

df_duration_means = df_duration_means.reset_index()
duration = df_duration_means.index.tolist()
interest = df_duration_means['Interest'].tolist()
loan_amount = df_duration_means['Loan amount'].tolist()
ltv = df_duration_means['LTV'].tolist()

然后，使用 duration、interest、loan_amount 和 ltv 作为 plotly

的输入

编辑：使用 plotly.express:

有更简单的解决方案

import plotly.express as px 
df_duration_means = df_duration_means.reset_index()
fig = px.line(df_duration_means, x=df_duration_means.index, y=['Interest', 'Loan amount', 'LTV'])

从 pandas groupby 中提取列作为向量

Extracting columns as vectors from pandas groupby

python

datatable

dataframe

pandas

pandas-groupby