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对于上述 Pandas DataFrame pd
我想根据以下条件绘图:
num_ingress
y 轴 = ['total_flows', 'successful flows', 'dropped_flows']
.所以对于每个算法,图上必须有 3 行 A - Total Flows
, B - Total Flows
等 groupby
的
matplotlib
但后来我得到了多个组,每组只能绘制一张图。不是一个图上的所有线。我也试过
seaborn
但无法根据
groupby
使其工作还有。
最佳答案
创建你的数据框,确保使用 sort_values
按算法和 num_ingress 排序。
import pandas as pd
algorithm = ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B']
num_ingress = [4, 2, 1, 3, 5, 4, 2, 1, 3, 5]
total_flow = [8000, 4000, 2000, 6000, 10000, 8000, 4000, 2000, 6000, 10000]
successful_flows = [5985, 3994, 1997, 5991, 1994, 5975, 3988, 1996, 5974, 5087]
dropped_flows = [2000, 0, 0, 0, 7991, 2005, 0, 0, 9, 4889]
df = pd.DataFrame({'algorithm': algorithm,
'num_ingress': num_ingress,
'total_flow': total_flow,
'successful_flows': successful_flows,
'dropped_flows': dropped_flows
})
df.sort_values(['algorithm', 'num_ingress'], inplace=True)
df
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
for i, algorithm in enumerate(df.groupby('algorithm')):
algorithm_df = pd.DataFrame(algorithm[1])
plt.subplot(1, 2, i+1)
plt.plot(algorithm_df['num_ingress'], algorithm_df[['total_flow', 'successful_flows', 'dropped_flows']])
plt.title("Algorithm {}".format(algorithm_df['algorithm'].values[0]))
plt.tight_layout()
plt.show()
关于pandas - 在单个图形上绘制多个分组的列,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59354651/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!