如何为dataframe中的每个单独类别绘制一周中的每一天

为dataframe中的每个单独类别绘制一周中的每一天，可以按照以下步骤进行操作：

首先，需要对dataframe进行分组，以每个单独的类别为基准进行分组。可以使用pandas库的groupby函数来实现，例如：
首先，需要对dataframe进行分组，以每个单独的类别为基准进行分组。可以使用pandas库的groupby函数来实现，例如：
接下来，需要对每个类别的数据进行处理，提取出每一天的数据。可以使用pandas库的dt属性和dayofweek函数来获取每一天的数据，例如：
接下来，需要对每个类别的数据进行处理，提取出每一天的数据。可以使用pandas库的dt属性和dayofweek函数来获取每一天的数据，例如：
然后，可以使用matplotlib库来绘制每个类别在一周中每一天的数据。可以使用bar函数来绘制柱状图，例如：
然后，可以使用matplotlib库来绘制每个类别在一周中每一天的数据。可以使用bar函数来绘制柱状图，例如：

以上是一个简单的示例代码，用于绘制每个类别在一周中每一天的数据。根据实际情况，你可能需要根据自己的数据结构和需求进行适当的修改和调整。

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，字典包含name和data键，键对应的值也为列表,每个name代表一条线所以最后我们传递给template的值需要包含上面的内容，其中title,subtilt,yAxis内容我们通过赋值的方式 xAxis...首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式注意：如果有天没有监控数据则不会有该日期，解决方法下面有讲 result...可以看到我们将日期和周别单独提取出来了 2. 接下来我们以date或week来进行分组 day_df=result['value'].groupby(result['date']) 3....首先遍历redis中对应的Key的列表的值，将符合时间段的提取出来，之后将取出来的值处理后格式化成pandas的DataFrame格式注意：如果有的小时没有监控数据则不会有该日期，如12/14 11:...之后对每一天的24小时进行索引重新设置及填充，这里填充的是平均值 group.set_index('time',inplace=True) s=group.reindex(new_index,fill_value

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