Pandas双列groupby并绘制图表

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas的groupby功能来对两列数据进行分组，并使用Matplotlib绘制图表。

阅读更多：Pandas 教程

前置知识

在进行本文的操作之前，需要熟悉以下Pandas和Matplotlib的基本操作：

• Pandas中读取数据、基本数据清洗、选取数据和基本数据处理
• Pandas的groupby操作和常见的聚合函数使用
• Matplotlib中绘制图表的基本语法

分组与聚合

Pandas中的groupby操作将数据按照指定列的数值进行分组，然后进行聚合操作。在此过程中，可以选取一些常用的聚合函数如sum、mean、count等。

下面的示例是对一个销售数据进行分组并求和的操作：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('sales.csv')
grouped = data.groupby('Region')
result = grouped['Revenue'].sum()
print(result)

上述示例中读取了一个销售数据的csv文件，并对Region列进行分组，并对Revenue列进行求和。

双列groupby

如果需要对两列数据进行分组，则可以在groupby函数中传入多个参数。

下面的示例是对销售数据中不同类型的产品，以及所属不同的地区进行分组，并对Revenue进行求和：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('sales.csv')
grouped = data.groupby(['Region', 'Product'])
result = grouped['Revenue'].sum()
print(result)

上述示例中传入了多个参数来指定分组，最后聚合操作统计了不同区域和不同产品的Revenue总和。

绘制图表

在分组聚合后，可以使用Matplotlib来绘制所需的图表。

下面的示例是对上述的双列分组结果进行绘制图表：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv('sales.csv')
grouped = data.groupby(['Region', 'Product'])
result = grouped['Revenue'].sum()

result.unstack().plot(kind='bar', stacked=True)
plt.show()

上述示例中，首先使用双列分组进行数据处理，然后使用unstack函数对结果进行解压操作，使得DataFrame的列变为Product，行变为Region。最后使用plot函数进行图表绘制。

总结

本文介绍了Pandas的groupby双列分组操作，以及如何使用Matplotlib绘制图表。需要注意的是，Pandas的groupby操作返回的结果是一个GroupBy对象，需要对其进行进一步的处理才能得到想要的结果。同时，在进行数据清洗、选取和处理时，需要注意异常数据和空值的处理。