python - 在一张图上绘制多个密度

Question

我有一个带有 MultiIndex 的数据框(支出、groupid):

                        coef    stderr    N
expenditure groupid                         
TOTEXPCQ    176      3745.124  858.1998   81
            358     -1926.703  1036.636   75
            109      239.3678   639.373  280
            769      6406.512  1823.979   96
            775      2364.655  1392.187  220

我可以使用 df['coef'].plot(kind='density') 获得密度。我想按 MultiIndex(支出)的外部级别对这些密度进行分组，并将不同支出级别的不同密度绘制到同一图中。

我该如何实现这一目标？奖励:用“支出”值标记不同的支出图表

回答

我最初的方法是通过生成一个 ax 来合并不同的 kdes对象并传递它，但接受的答案启发我宁愿生成一个 df ，并将组标识符作为列:

n = 25
df = pd.DataFrame({'expenditure' : np.random.choice(['foo','bar'], n),
                   'groupid' : np.random.choice(['one','two'], n),
                  'coef' : np.random.randn(n)})
df2 = df[['expenditure', 'coef']].pivot_table(index=df.index, columns='expenditure', values='coef')
df2.plot(kind='kde')

Answer 1

哇，这比我预想的要困难得多。概念上看起来很简单，但(再一次)概念和实践确实不同。

设置一些玩具数据:

n = 25
df = pd.DataFrame({'expenditure' : np.random.choice(['foo','bar'], n),
                   'groupid' : np.random.choice(['one','two'], n),
                  'coef' : randn(n)})

然后按支出分组，迭代每项支出，透视数据，并绘制 kde:

gExp = df.groupby('expenditure')
for exp in gExp:
    print exp[0]
    gGroupid = exp[1].groupby('groupid')
    g = exp[1][['groupid','coef']].reset_index(drop=True)
    gpt = g.pivot_table(index = g.index, columns='groupid', values='coef')
    gpt.plot(kind='kde').set_title(exp[0])
    show()

结果:

经过一些尝试和错误才发现在绘图之前必须对数据进行旋转。