python - pandas - Groupby 加权条形图

Question

考虑以下由 10 行组成的 DataFrame。

d = {
    'grp_id':[1,2,1,1,1,3,1,1,4,1],
    'weight':[1,2,1,1,1,3,1,1,4,4],
    'value': [1,2,1,3,2,1,4,1,1,3]
}
df = pd.DataFrame(d)

加权直方图可以通过

df['value'].hist(histtype='bar', weights=df['weight'])

按 grp_id 分组的未加权条形图

df['value'].hist(by=df['grp_id'], histtype='bar')

我想将两者结合起来并绘制一个按 grp_id 分组的加权条形图。
我尝试了以下两种方法但没有成功，因为我都得到了 ValueError .

df['value'].hist(by=df['grp_id'], weights=df['weight'], histtype='bar')
df['value'].hist(by=df['grp_id'], weights='weight', histtype='bar')

ValueError: weights should have the same shape as x

我正在使用的临时解决方案如下。

fig, axes = plt.subplots(2, 2)
for ax,(idx, grp) in zip(axes.flatten(), df.groupby('grp_id')):
    grp['value'].hist(weights=grp['weight'], histtype='bar', ax=ax)

但是，我想问一下是否有直接的方法可以用 Pandas 来做到这一点。

Answer 1

我将首先创建一个存储加权值的新数据框:

df['weighted_values'] = df.weight*df.value
df = df.groupby('grp_id')['weighted_values'].sum().to_frame().reset_index()

您可以使用 seaborn 从美学上绘制最终的条形图:

import seaborn as sns
sns.barplot(x = 'grp_id', y = 'weighted_values', data=df)