使用Pandas的groupby函数生成数据框的柱状图

在本文中，我们将介绍如何使用Python的Pandas库来生成数据框(grouped dataframe)的柱状图(bar graph)。Pandas库是一个数据处理的常用工具，它可以方便地进行数据的读写、数据的处理、数据的分析、数据的可视化等等。

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简要介绍Pandas的groupby函数

在Pandas库中，groupby函数是一个相当重要的函数，它可以对数据框按列进行分组，然后进行一些统计分析。比如，我们可以根据某一列的值进行分组，然后对每一组的数据进行统计分析，比如求和(sum)、均值(mean)、方差(var)等等。下面我们看一个简单的例子：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Lisa', 'Mike', 'Jack', 'John'], 
        'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'], 
        'Age': [20, 25, 22, 18, 30, 28, 23],
        'Score': [80, 90, 85, 70, 95, 88, 82]}

df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('Gender')
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

输出结果如下：

F
   Name Gender  Age  Score
3  Lisa      F   18     70
M
     Name Gender  Age  Score
0     Tom      M   20     80
1   Jerry      M   25     90
2  Mickey      M   22     85
4    Mike      M   30     95
5    Jack      M   28     88
6    John      M   23     82

我们可以看到，根据’Gender’这一列的值，数据框被分为了两组，即’F’和’M’，然后我们就可以对每一组进行进一步的统计分析。

生成数据框的柱状图

在使用Pandas库的groupby函数生成数据框的柱状图时，我们通常需要按照某个列的数值进行分组，并且有些列的值需要聚合成一个统计值，最后将这些统计值作为柱状图的高度(height)进行绘制。下面我们看一个具体的例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'Gender': ['M', 'M', 'M', 'F', 'M', 'M', 'M'], 
        'Age': [20, 25, 22, 18, 30, 28, 23],
        'Score': [80, 90, 85, 70, 95, 88, 82]}

df = pd.DataFrame(data)
grouped = df.groupby('Gender').mean()
grouped.plot(kind='bar', y='Score')
plt.show()

我们可以看到，根据’Gender’这一列的值，数据框被分为了两组，即’F’和’M’，然后我们对每一组的’Score’列进行均值(mean)的计算，并最终将这些均值作为柱状图的高度进行绘制。