python - 在python中用pandas groupby绘图，多幅图

Question

我想用类似于我在下面创建的 df 的数据制作三个不同的图(按位置)。在 x 轴上，我需要 y 轴上的日期和数字。最好是每个日期都有一个条形图的条形图。
是否可以使用例如在几行简单的行中完成它该位置的 groupby 功能？
谢谢!

data = {"location": ["USA", "USA", "USA", "UK", "UK", "UK", "World", "World", "World"], "date": ["21-06-2021", "22-06-2021", "23-06-2021", "21-06-2021", "22-06-2021", "23-06-2021", "21-06-2021", "22-06-2021", "23-06-2021"], "number": [456, 543, 675, 543, 765, 345, 654, 345, 654]}

import pandas as pd
df = pd.DataFrame (data, columns = ['location','date','number'])
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df

Answer 1

您不是在这里进行分组，您只想为每个位置设置不同的行。
样本数据

# using data from OP
df = pd.DataFrame (data, columns = ['location','date','number'])

# using .dt.date will remove the time component for nicer x-axis labels
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"]).dt.date

线图
Plotly

import plotly.express as px

px.line(df, x='date', y="number", color="location")

Seaborn

import seaborn as sns

p = sns.catplot(data=df, x='date', y="number", hue='location', kind='point', height=4, aspect=1.5)

Pandas
如果你更喜欢只使用 Pandas ，你可以关注这个 answer

pandas.DataFrame.plot

pv = df.pivot(index="date", columns='location', values='number')

ax = pv.plot(figsize=(16, 6))

我的建议是尝试使用 plotly。你可以有很好的交互式绘图，语法也很简单。
条形图
情节

px.bar(df, x='date', y="number", color="location", barmode='group')

海伯恩

p = sns.catplot(data=df, x='date', y="number", hue='location', kind='bar', height=4, aspect=1.5)

Pandas

ax = pv.plot(kind='bar', figsize=(8, 5), rot=0)