在Pandas中，在grouby和pd.cut之后，我如何重新排列数据帧，以便随时间按每个bin绘制？

在Pandas中，可以使用groupby和pd.cut对数据帧进行分组和切割，然后重新排列数据帧以便按每个bin绘制。

首先，使用groupby方法对数据帧进行分组。例如，假设我们有一个名为df的数据帧，其中包含时间和值两列，我们想要按时间的bin进行分组，可以使用以下代码：

groups = df.groupby(pd.cut(df['时间'], bins))

这里的bins是一个列表，表示时间的bin的范围。

接下来，可以使用apply方法将每个分组中的数据重新排列。例如，如果我们想要按照时间顺序对每个分组进行排序，可以使用以下代码：

sorted_df = groups.apply(lambda x: x.sort_values('时间'))

这将返回一个重新排列后的数据帧sorted_df，其中每个分组都按照时间顺序排序。

最后，可以使用plot方法绘制每个bin的数据。例如，如果我们想要绘制每个bin的值的折线图，可以使用以下代码：

sorted_df.groupby('bin')['值'].plot(legend=True)

这将绘制每个bin的值的折线图，并在图例中显示每个bin的标签。

关于Pandas的更多信息和使用方法，可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• 腾讯云Pandas产品介绍
• Pandas官方文档