Python 从数据透视表打印数据

我基本上是在复制气候图，显示不同地区全年的平均温度和降水量

我通过以下方式从我的csv生成了一个透视表：

data = pd.read_csv("05_temp_rain_v2.csv")
pivot = data.pivot_table(["rain(mm)","temp(dC)"], ["loc","month"])  

文本形式的示例数据：

loc,lat,long,year,month,rain(mm),temp(dC)
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,1,45.6,4.6  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,2,31.4,4  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,3,1.6,10.7  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,4,74.4,11.5  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,5,26,17.2  
Adria_-_Bellombra,45.011129,12.034126,1994,6,108.6,20.6

数据透视表：

由于我在处理不同的位置，因此我会对它们进行迭代：

locations=pivot.index.get_level_values(0).unique()

for location in locations:
    split=pivot.xs(location)

    rain=split["rain(mm)"]
    temp=split["temp(dC)"]

    plt.subplots()
    temp.plot(kind="line",color="r",).legend()
    rain.plot(kind="bar").legend()

图输出示例如下所示：

为什么从2月（2日）开始绘制我的温度值？
我认为这是因为温度值列在第二列中

---

处理和绘制数据透视表中不同数据（两列）的正确方法是什么

您可以循环查看

groupby

操作的结果：

for name, group in data[['loc', 'month', 'rain(mm)', 'temp(dC)']].groupby('loc'):
    group.set_index('month').plot()

---

这是因为

line

和

bar

绘图没有以相同的方式设置

xlim

。对于条形图，x轴被解释为分类数据，而对于线形图，x轴被解释为连续数据。结果是，

xlim

和

xtick

在这两种情况下设置不相同

考虑这一点：

In [4]: temp.plot(kind="line",color="r",)
Out[4]: <matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x117f555d0>
In [5]: plt.xticks()
Out[5]: (array([ 1.,  2.,  3.,  4.,  5.,  6.]), <a list of 6 Text xticklabel objects>)

作者：

谢谢你，我想我终于很满意了

for location in locations:
#print(pivot.xs(location, level=0))

split=pivot.xs(location)
rain=split["rain(mm)"]
temp=split["temp(dC)"]

fig = plt.figure()
ax1 = rain.plot(kind="bar")
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(ax1.get_xticks(),temp,linestyle='-',color="r")
ax2.set_ylim((-5, 50.))
#ax1.set_ylim((0, 300.))
ax1.set_ylabel('Precipitation (mm)', color='blue')
ax2.set_ylabel('Temperature (°C)', color='red')
ax1.set_xlabel('Months')
plt.title(location)
labels = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun', 'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dez']
#plt.xticks(range(12),labels,rotation=45)
ax1.set_xticklabels(labels, rotation=45)  

我收到以下输出，与我的预期非常接近：

---

如果您能以文本形式提供示例数据，您将更容易获得帮助！添加了示例数据。一个更优雅的选项是直接绘制

groupby

对象，但我不确定如何使其准确工作：

data.groupby（'loc'）。plot（）

+，这是一个很好的解决方案！有没有办法对任何x轴（任何类型的数据）执行

范围（6）

技巧？我是说一个普遍的解决方案。。。也许可以节省xticks或者只是它的长度？@MaxU，谢谢，修复了你的情节仍然比我的好；）谢谢你的澄清！

temp.plot(kind="line", color="r",).legend()
rain.plot(kind="bar").legend()

rain.plot(kind="bar").legend()
plt.plot(range(len(temp)), temp, "r", label=temp.name)
plt.legend()

for location in locations:
#print(pivot.xs(location, level=0))

split=pivot.xs(location)
rain=split["rain(mm)"]
temp=split["temp(dC)"]

fig = plt.figure()
ax1 = rain.plot(kind="bar")
ax2 = ax1.twinx()
ax2.plot(ax1.get_xticks(),temp,linestyle='-',color="r")
ax2.set_ylim((-5, 50.))
#ax1.set_ylim((0, 300.))
ax1.set_ylabel('Precipitation (mm)', color='blue')
ax2.set_ylabel('Temperature (°C)', color='red')
ax1.set_xlabel('Months')
plt.title(location)
labels = ['Jan','Feb','Mar','Apr','May','Jun', 'Jul','Aug','Sep','Oct','Nov','Dez']
#plt.xticks(range(12),labels,rotation=45)
ax1.set_xticklabels(labels, rotation=45)