Python 基于条件绘制数据帧

我在下面有一个数据框df：显示了按车辆类型划分的每类人每天完成的公里数

People      Car         dmy         value(km)
A         Renault    14-05-2016     500
B         Peugeot    14-05-2016     1000
A         Citroen    14-05-2016     400
A         Renault    15-05-2016     24
B         Peugeot    15-05-2016     247
A         Renault    15-05-2016     369
A         Citroen    23-05-2016     692
A         Citroen    28-05-2016     284

我在一年内有2万条生产线

我想按dmy列分组，以获得每天“值（km）”列的平均值

这就是我所做的：

我首先创建了一个新的数据框，给出了两个条件：我的图表将只显示一种类型的汽车和一类人每天公里数的平均值

 yy = (df["Car"] == 'Renault') & (df["People"] == 'A')

然后我创建一个数据帧来执行group.by

zz = yy.groupby('dmy')['value(km)'].mean()

并将dmy列设置为索引

zz=zz.set_索引（'dmy'）

然后我绘制了这个新的zz数据帧：

plt.plot(zz.index, zz["value"].values, linestyle='-', color='b', label="Renault")
plt.gcf().autofmt_xdate()
plt.legend()
plt.show()

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不过，没有出现任何情节。谢谢你的帮助

groupby

返回

DataFrameGroupBy

而不是

Dataframe

我首先选择必要的列，然后调用

aggregate

，最后调用

plot

：

import numpy as np
zz = yy[['value(km)', 'dmy']].groupby('dmy').aggregate(np.mean)
zz.plot()