如何在matplotlib和pandas中绘制按两列分组的数据帧

在matplotlib和pandas中绘制按两列分组的数据帧，可以按照以下步骤进行操作：

1. 导入所需的库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

1. 创建一个数据帧：

data = {'Group': ['A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C'],
        'Column1': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7],
        'Column2': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70]}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用groupby函数按照两列进行分组，并计算每个组的平均值：

grouped = df.groupby(['Group', 'Column1']).mean().reset_index()

1. 使用matplotlib绘制图形：

fig, ax = plt.subplots()
for group in grouped['Group'].unique():
    group_data = grouped[grouped['Group'] == group]
    ax.plot(group_data['Column1'], group_data['Column2'], label=group)
ax.legend()
plt.show()

这样就可以在matplotlib和pandas中绘制按两列分组的数据帧。在这个例子中，我们创建了一个包含三列的数据帧，其中'Group'列用于分组，'Column1'和'Column2'列是要绘制的数据。我们使用groupby函数按照'Group'和'Column1'进行分组，并计算每个组的平均值。然后，使用matplotlib的plot函数绘制每个组的数据，其中每个组用不同的颜色表示。最后，添加图例并显示图形。

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