GroupBy和pandas plot
是pandas库中常用的两个功能。
- GroupBy：GroupBy是一种分组聚合操作，它可以根据指定的条件将数据集分成多个组，并在每个组上执行聚合函数。通过GroupBy，我们可以实现类似于SQL中的GROUP BY操作。它的主要作用是对数据进行分组、聚合和转换，以便进一步的分析和可视化。
- a. 分组：GroupBy可以根据某一列或多列的值对数据进行分组，将数据集拆分为多个子集。
- b. 聚合：在每个分组上，可以应用一系列聚合函数（如求和、计数、均值等）来计算统计指标。
- c. 转换：可以对每个分组应用自定义的转换函数，用于对数据进行自定义处理。
- d. 过滤：可以根据指定的条件过滤掉一些分组，只保留满足条件的分组。
- GroupBy的应用场景包括数据分析、数据预处理、数据可视化等。在数据分析中，我们可以通过GroupBy来探索数据集中的不同分组之间的差异和关系，进行数据的汇总和统计。对于大规模数据集，使用GroupBy可以加速数据处理的效率。
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- pandas plot：pandas plot是pandas库提供的数据可视化工具，它基于Matplotlib库实现了一组简单易用的绘图函数，可以方便地对数据进行可视化展示。
- a. 折线图：通过plot函数绘制折线图，可以展示数据随时间或其他变量的变化趋势，帮助我们观察数据的趋势和周期性。
- b. 柱状图：通过plot函数绘制柱状图，可以展示不同组之间的比较，常用于展示不同类别的数量、频率等信息。
- c. 散点图：通过plot函数绘制散点图，可以展示两个变量之间的关系，用于发现变量之间的相关性。
- d. 饼图：通过plot函数绘制饼图，可以展示不同类别的占比情况，用于展示数据的相对比例。
- pandas plot的优势在于简洁、方便快捷，可以直接在数据集上调用plot函数进行可视化，无需繁琐的绘图配置。此外，pandas plot还支持一些其他类型的图形，如箱线图、面积图、热力图等。
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df.groupby(['group_name']).plot( color='#4b0082', linewidth
浏览 37提问于2020-10-10得票数 3
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熊猫石斑鱼vs时间石斑鱼
、、、
新的pandas版本不推荐使用TimeGrouper，所以我们应该使用常规的Grouper。老代码：在旧版本的pandas中运行良好。但是，以下两项均不适用：
df.groupby(pd.Grouper(key='column_name', freq="M")).mean().plot(
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'type':['org', 'person', 'org', 'person']}
pivot = df[df['name'] == 'a'].groupbyvalue_counts(normalize=True).mul(100).reset_index(name='count').pivot('date', 'type'
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TypeError: float() argument must
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0 1370131200 06 2, 2013这分别转换为2014年7月12日和2008年2月19日。两者之间的差异是78个月。由此产生的输出相当混乱： ? 有人能告诉我如何在散点图上绘制这种趋势吗？我只使用unixTimestamp。
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.，03-2020)，还有3块线--一个是苹果，猕猴桃和芒果，有三个相应的标签。for fruit in fruits:
fruit_df[fruit_df['fruit'] == fruit].plot
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df.groupby('fecha_inicio')['capacidad_base_firme'].max().plot(kind='bar', legend = 'Reverse
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我有一个DataFrame：244 PAIDOFF 1000246 PAIDOFF 1000248 PAIDOFF 1000250 PAIDOFF 800253 PAIDOFF 1000
254 PAIDOFF
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但是这个图表的交互性不强，我看不到确切的值，所以我想尝试使用Bokeh创建它，并能够将鼠标悬停在条形图上并查看确切的数值。我尝试执行以下操作，但得到的结果是空白页：
source = ColumnDataSource(df
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所以我试着：
X轴看起来不对。有没有什么方法可以让我使用纯.groupby</
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