如何使用 pandas 和 seaborn 绘制每个 channel (应用内、电子邮件、推送)的三个时间序列，其色调随“启用”而变化？请注意，这些列是多重索引的。我希望这些图共享 y 轴并有一个共同的图例来指示“启用”的值。
|---------|---------------|--------------|---------------| | channel | inapp | email | push | | enabled | true | false | false | true | false | true | |---------|-------|-------|-------|------|-------|-------| | 0 | 0 | 80 | 28 | 0 | 5 | 0 | | 1 | 2 | 80 | 28 | 3 | 5 | 233 | | 2 | 4 | 80 | 28 | 7 | 5 | 587 | | 3 | 5 | 80 | 28 | 12 | 5 | 882 | | 4 | 7 | 86 | 28 | 16 | 5 | 1292 | |---------|-------|-------|-------|------|-------|-------|
最佳答案
这是另一种方法，使用 Paul H 的 .stack() 方法(尽管我也无法使用 FacetGrid 弄清楚):
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
enabled = [True, False]
channel =['inapp','email','push']
values = [0,2,4,5,7,80,80,80,80,86,28,28,28,28,28,
0,3,7,12,16,5,5,5,5,5,0,233,587,882,1292]
values = np.array(values).reshape((5,6), order='F')
columns = pd.MultiIndex.from_product([channel,enabled], names=("channel","enabled"))
df = pd.DataFrame(values, columns=columns)
fig, ax = plt.subplots(1,3,sharey=True)
for i, (key, group) in enumerate(df.stack(level='channel').reset_index(level=1).groupby('channel')):
group.plot(label=key, title=key, ax=ax[i])
更新:
这是一个更紧凑的版本，使用 unstack() 和 factorplot()。
rename 行只是为了使情节清晰，可以将其删除。
df = (df.unstack('enabled')
.reset_index()
.rename(columns={'level_2':'time',0:'value'})
)
sns.factorplot(data=df, x='time', y='value', hue='enabled', col='channel')
关于pandas - 多索引 DataFrame 的多面图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/43461733/