Pandas groupby multiple column然后再绘制子图

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。groupby是Pandas中的一个重要函数，用于按照指定的列或多列对数据进行分组，并进行相应的聚合操作。

在Pandas中，可以使用groupby函数对多个列进行分组，然后再绘制子图。具体步骤如下：

导入必要的库和数据：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 假设有一个名为df的DataFrame，包含多个列，如下所示：
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'two', 'two', 'one', 'two', 'one'],
    'C': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8],
    'D': [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80]
})

使用groupby函数按照多个列进行分组：

grouped = df.groupby(['A', 'B'])

对分组后的数据进行聚合操作，例如计算平均值：

aggregated = grouped.mean()

绘制子图：

fig, axes = plt.subplots(len(aggregated), 1, figsize=(8, 6))

for i, ((a, b), data) in enumerate(aggregated.groupby(level=[0, 1])):
    data.plot(kind='bar', ax=axes[i])
    axes[i].set_title(f'Group: {a}-{b}')

plt.tight_layout()
plt.show()

上述代码中，首先使用groupby函数按照列'A'和列'B'进行分组，然后计算每个分组的平均值。接着，使用subplots函数创建子图，并遍历分组后的数据进行绘制。最后，使用tight_layout函数调整子图的布局，并使用show函数显示图形。

这是一个简单的示例，实际应用中可以根据具体需求进行更复杂的数据处理和绘图操作。

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