熊猫多列分组绘图

斯蒂尔·丹尼斯

问题：
我有一个熊猫数据框，要按年份-月份和rule_name分组。一旦进行了分组，我希望能够获得该时段内每个规则的计数以及该组所有规则的百分比。到目前为止，我能够获得每个期间的计数，但无法获得百分比。

目标是绘制与底部相似的图，但是在右y轴上，我也将获得时间段的百分比。

目标数据框：
对于rule_name A：

date       counts (rule_name)   %_rule_name 
Jan 16     1                   50
Feb 16     0                    0
Jun 16     2                   66

我想对每个rule_name继续执行此操作（即，对于B和C）

到目前为止的代码：

d  = {'date': ['1/1/2016', '2/1/2016', '3/5/2016', '2/5/2016', '1/15/2016', '3/3/2016', '3/4/2016'],
 'rule_name' : ['A' , 'B', 'C', 'C', 'B', 'A','A']}

df = pd.DataFrame(d)

Output:

# format string date to datetime
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%m/%d/%Y', errors='coerce')


rule_names = df['rule_name'].unique().tolist()
for i in rule_names:
    print ""
    print 'dataframe for', i ,':'
    df_temp = df[df['rule_name'] == i]
    df_temp = df_temp.groupby(df_temp['date'].map(lambda x: str(x.year) + '-' + str(x.strftime('%m')))).count()
    df_temp.plot(kind='line', title = 'Rule Name: ' + str(i))
    print df_temp

Output:

我觉得有更好的方法可以做到这一点，但无法弄清楚。最后一天，我一直在为这个问题而绞尽脑汁。我应该过滤吗？我尝试了多索引分组依据，但是无法创建％_rule_name列。感谢您提前输入。

斯蒂尔·丹尼斯

我能够解决这个问题。以下代码提供了必要的绘图和数据处理。我提出来是为了防止对其他人有帮助。感觉有点过时，但可以解决问题。任何建议，以改善这一点，将不胜感激。

谢谢。

import seaborn as sns

df_all = df.groupby(df['date'].map(lambda x: str(x.year) + '-' + str(x.strftime('%m')))).count()
df_all = pd.DataFrame(df_all)
df_all['rule_name_all_count'] = df_all['rule_name']

rule_names = df['rule_name'].unique().tolist()
for i in rule_names:
    print ""
    print 'dataframe for', i ,':'
    df_temp = df[df['rule_name'] == i]
    df_temp = df_temp.groupby(df_temp['date'].map(lambda x: str(x.year) + '-' + str(x.strftime('%m')))).count()
    df_temp = pd.DataFrame(df_temp)
    df_merge = pd.merge(df_all, df_temp, right_index = True, left_index = True, how='left')
    drop_x(df_merge)
    rename_y(df_merge)
    df_merge.drop('date', axis=1, inplace=True)
    df_merge['rule_name_%'] = df_merge['rule_name'].astype(float) / df_merge['rule_name_all_count'].astype(float)
    df_merge = df_merge.fillna(0) 

    fig = plt.figure()
    ax = fig.add_subplot(111)
    ax2 = ax.twinx()

    df_merge['rule_name'].plot()
    df_merge['rule_name_%'].plot()
    plt.show()
    print df_temp