Pandas 数据框分组图 [英] Pandas dataframe groupby plot

问题描述

我有一个结构为:

 日期行情 adj_close0 2016-11-21 苹果 111.7301 2016-11-22 苹果 111.8002 2016-11-23 苹果 111.2303 2016-11-25 苹果 111.7904 2016-11-28 苹果 111.570...8 2016-11-21 ACN 119.6809 2016-11-22 ACN 119.48010 2016-11-23 ACN 119.82011 2016-11-25 乙腈 120.740...

如何根据股票代码绘制 adj_close 与 Date 的关系图?

解决方案

简单的情节，

你可以使用:

df.plot(x='Date',y='adj_close')

或者你可以预先将索引设置为Date，这样就很容易画出你想要的列了:

df.set_index('Date', inplace=True)df['adj_close'].plot()

<小时>

如果你想要一个带有 ticker 的系列的图表

您需要

<小时>

如果你想要一个带有单独子图的图表:

grouped = df.groupby('ticker')ncols=2nrows = int(np.ceil(grouped.ngroups/ncols))图，轴 = plt.subplots(nrows=nrows，ncols=ncols，figsize=(12,4)，sharey=True)for (key, ax) in zip(grouped.groups.keys(), axes.flatten()):grouped.get_group(key).plot(ax=ax)ax.legend()plt.show()

I have a dataframe which is structured as:

          Date   ticker  adj_close 
0   2016-11-21     AAPL    111.730     
1   2016-11-22     AAPL    111.800    
2   2016-11-23     AAPL    111.230    
3   2016-11-25     AAPL    111.790     
4   2016-11-28     AAPL    111.570    
...          
8   2016-11-21      ACN    119.680            
9   2016-11-22      ACN    119.480              
10  2016-11-23      ACN    119.820              
11  2016-11-25      ACN    120.740 
...             

How can I plot based on the ticker the adj_close versus Date?

解决方案

Simple plot,

you can use:

df.plot(x='Date',y='adj_close')

Or you can set the index to be Date beforehand, then it's easy to plot the column you want:

df.set_index('Date', inplace=True)
df['adj_close'].plot()

---

If you want a chart with one series by ticker on it

You need to groupby before:

df.set_index('Date', inplace=True)
df.groupby('ticker')['adj_close'].plot(legend=True)

---

If you want a chart with individual subplots:

grouped = df.groupby('ticker')

ncols=2
nrows = int(np.ceil(grouped.ngroups/ncols))

fig, axes = plt.subplots(nrows=nrows, ncols=ncols, figsize=(12,4), sharey=True)

for (key, ax) in zip(grouped.groups.keys(), axes.flatten()):
    grouped.get_group(key).plot(ax=ax)

ax.legend()
plt.show()

这篇关于Pandas 数据框分组图的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！