Python 熊猫：为插入图选择多个组

我有一个分组数据框（

grouped_df

），用于以下方式进行打印：

grouped_df[['col1','col2','col3']].sum().plot(kind='bar')

生成预期的绘图，其中包含所有三列的分组总和。然而，对于某些组，这些总和与其他组相比非常小，因此不容易在同一条形图中显示（见下图）

我想为这些群体画一幅插图。努力

grouped_df[['col1','col2','col3']].sum() < "cut-off"

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这就是你要找的吗

def apply_cut_off(x1,x2,x3, CUT_OFF):

    if x1 < CUT_OFF: return False
    elif x2 < CUT_OFF: return False
    elif x3 < CUT_OFF: return False
    return True

grouped_sum = grouped_df[['col1','col2','col3']].sum()


cutoff_df = grouped_sum[ grouped_sum.apply(lambda x: apply_cut_off(x['col1'], x['col2'], x['col3'], YOUR_CUT_OFF), axis=1)]

def应用切断（x1、x2、x3、切断）：
如果x1<截止：返回False
elif x2<截止：返回False
elif x3<截止：返回False
返回真值
grouped_sum=grouped_df[['col1'，'col2'，'col3']].sum（）
截止点(df)=分组(sum)[分组(sum.apply)(λx:apply(截止点)(x['col1'],x['col2'],x['col3'],你的截止点),轴=1)

这将返回一个包含至少一个元素低于截止值的列的数据帧，然后您可以对其执行任何操作

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也许我没有得到要求

这就是你要找的吗

def apply_cut_off(x1,x2,x3, CUT_OFF):

    if x1 < CUT_OFF: return False
    elif x2 < CUT_OFF: return False
    elif x3 < CUT_OFF: return False
    return True

grouped_sum = grouped_df[['col1','col2','col3']].sum()


cutoff_df = grouped_sum[ grouped_sum.apply(lambda x: apply_cut_off(x['col1'], x['col2'], x['col3'], YOUR_CUT_OFF), axis=1)]

def应用切断（x1、x2、x3、切断）：
如果x1<截止：返回False
elif x2<截止：返回False
elif x3<截止：返回False
返回真值
grouped_sum=grouped_df[['col1'，'col2'，'col3']].sum（）
截止点(df)=分组(sum)[分组(sum.apply)(λx:apply(截止点)(x['col1'],x['col2'],x['col3'],你的截止点),轴=1)

这将返回一个包含至少一个元素低于截止值的列的数据帧，然后您可以对其执行任何操作

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也许我没有达到要求

这非常有效，也可以直接用于我在问题中建议的比较。谢谢@eleliast这很好用，也可以直接用于我在问题中建议的比较。谢谢你@elelias