python-3.x - 如何使用多索引数据框创建 seaborn 回归图？

Question

我有时间序列数据，这些数据在(年，月)上有多重索引，如下所示:

print(df.index)
print(df)

MultiIndex(levels=[[2016, 2017], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]],
           labels=[[0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0], [2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]],
           names=['Year', 'Month'])
            Value
Year Month            
2016 3       65.018150
     4       63.130035
     5       71.071254
     6       72.127967
     7       67.357795
     8       66.639228
     9       64.815232
     10      68.387698

我想对这些时间序列数据进行非常基本的线性回归。因为 pandas.DataFrame.plot不做任何回归，我打算使用 Seaborn 来做我的绘图。

我试图通过使用 lmplot 来做到这一点:

sns.lmplot(x=("Year", "Month"), y="Value", data=df, fit_reg=True) 

但我收到一个错误:

TypeError: '>' not supported between instances of 'str' and 'tuple'

这对我来说特别有趣，因为 df.index.levels[:] 中的所有元素属于 numpy.int64 类型, df.index.labels[:] 中的所有元素属于 numpy.int8 类型.

为什么我会收到此错误？我该如何解决？

Answer 1

您可以使用 reset_index 将数据框的索引转换为列。然后使用 seaborn 直接绘制 DataFrames 列。

正如我猜测使用 lmplot 的原因将显示不同年份的不同回归(否则 regplot 可能更适合)，"Year"列可以用作 hue .

import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn.apionly as sns
import matplotlib.pyplot as plt

iterables = [[2016, 2017], [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12]]
index = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['Year', 'Month'])
df = pd.DataFrame({"values":np.random.rand(24)}, index=index)

df2 = df.reset_index()  # or, df.reset_index(inplace=True) if df is not required otherwise 

g = sns.lmplot(x="Month", y="values", data=df2, hue="Year")

plt.show()