Python 熊猫：如何用多个索引绘制一个图，其中只有一个索引值

当上面的代码运行时，下面是图形的外观

在x轴上可以看到四分之一，y轴上只能看到一家公司（蓝色或绿色）的情况下，如何绘制图表

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我对熊猫很陌生，我不能让它工作。请帮我理解。谢谢

当您调用

取消堆栈

时，您有以下数据帧：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([
        ('Q1','Blue',100),
        ('Q1','Green',300),
        ('Q2','Blue',200),
        ('Q2','Green',350),
        ('Q3','Blue',300),
        ('Q3','Green',400),
        ('Q4','Blue',400),
        ('Q4','Green',450),
    ], 
    columns=['quarter', 'company', 'value']
)
data = data.set_index(['quarter', 'company']).value

data.unstack().plot(kind='bar', stacked=True)

因此，如果您只想为company

Blue

绘图，您可以像选择任何其他列一样选择它

data.unstack（）['Blue'].plot（kind='bar'）

创建此图形：

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当您在设置索引后取消对数据的堆叠时，它将纯粹转换为分类值

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您可以直接删除要绘制的类别

是的，使用多级索引很难做到这一点

如果可能的话，一个解决方案是构建稍微不同的数据帧

data.unstack()['Green'].plot(kind='bar',legend=True)
data.unstack()['Blue'].plot(kind='bar',legend=True)

或者，如果需要保持结构不变，则可以使用pandas函数重塑数据帧

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([
        (100, 300),
        (200, 350),
        (300, 400),
        (400, 450)
    ], 
    index = ['Q1','Q2','Q3','Q4'],
    columns=['Blue', 'Green']
)

# Both Blue and Green Grouped bar
data.plot.bar()

# Just Blue
data.plot.bar(x='Blue')

#Just Green
data.plot.bar(x='Green')

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([
        (100, 300),
        (200, 350),
        (300, 400),
        (400, 450)
    ], 
    index = ['Q1','Q2','Q3','Q4'],
    columns=['Blue', 'Green']
)

# Both Blue and Green Grouped bar
data.plot.bar()

# Just Blue
data.plot.bar(x='Blue')

#Just Green
data.plot.bar(x='Green')

import pandas as pd

data = pd.DataFrame([
        ('Q1','Blue',100),
        ('Q1','Green',300),
        ('Q2','Blue',200),
        ('Q2','Green',350),
        ('Q3','Blue',300),
        ('Q3','Green',400),
        ('Q4','Blue',400),
        ('Q4','Green',450),
    ], 
    columns=['quarter', 'company', 'value']
)
data = data.pivot(index='quarter', columns='company', values='value')

data.plot.bar()

# Just Blue
data.plot.bar(x='Blue')

#Just Green
data.plot.bar(x='Green')