Pandas 对多个数值进行分组并绘制结果

Pandas是一个Python库，用于数据分析、数据挖掘、数据清洗和数据操作等，它功能强大、易于使用。在这里我们讲解如何对多个数值进行分组并绘制结果。

步骤1：导入必要的库

在使用Pandas进行数据操作之前，需要先导入相关库：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

步骤2：创建数据集

在这里我们创建一个包含三个数值的数据集：

data = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
    'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
    'C': np.random.randn(8),
    'D': np.random.randn(8)
})

步骤3：按照‘A’和‘B’列进行分组

我们将数据按照‘A’和‘B’列进行分组，并计算每个分组内的均值：

grouped = data.groupby(['A', 'B']).mean()

步骤4：绘制图表

绘制图表需要用到Matplotlib库，使用pandas把数据转换为图表十分方便。下面我们以柱状图为例进行说明：

grouped.plot(kind='bar')

这样就可以得到如下的图表：

步骤5：添加更多的细节和美化图表

如果需要更多的细节和美化图表，可以通过Matplotlib进行设置，比如设置x、y轴的标签、图表的标题等：

grouped.plot(kind='bar')
plt.xlabel('A-B')
plt.ylabel('Mean')
plt.title('Grouped Bar Plot')
plt.legend(loc='best')

这样就可以得到更美观的图表：

至此，我们就完成了对多个数值进行分组并绘制结果的攻略。