Python 多指标熊猫图

在对

数据帧执行
groupby.sum（）
后，我在尝试创建预期的绘图时遇到了一些问题


如何为每个
code
创建子批次（
kind='bar'
），其中x轴是
月
，条形是
ColA
和
ColB
？
使用以下数据框

# using pandas version 0.14.1
from pandas import DataFrame
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {'ColB': {('A', 4): 3.0,
('C', 2): 0.0,
('B', 4): 51.0,
('B', 1): 0.0,
('C', 3): 0.0,
('B', 2): 7.0,
('Code', 'Month'): '',
('A', 3): 5.0,
('C', 1): 0.0,
('C', 4): 0.0,
('B', 3): 12.0},
'ColA': {('A', 4): 66.0,
('C', 2): 5.0,
('B', 4): 125.0,
('B', 1): 5.0,
('C', 3): 41.0,
('B', 2): 52.0,
('Code', 'Month'): '',
('A', 3): 22.0,
('C', 1): 14.0,
('C', 4): 51.0,
('B', 3): 122.0}}

df = DataFrame(data)


。。。可以绘制以下图形（使用横截面）：


一个是A，一个是B，一个是C，x轴：“月”，酒吧是可乐和可乐。
也许这就是你想要的。
我发现unstack（level）方法工作得很好，它还有一个额外的好处，即不需要关于代码数量的先验知识

df.unstack(level=0).plot(kind='bar', subplots=True)

当我尝试运行这个（版本0.13.0）时，这给了我一个“KeyError:'a'”。我刚刚编辑了文章，添加了导入。我使用的是0.14.1，粘贴在这里的代码对我来说很有效。也许版本为0.14.1的人可以证实这一点。我建议通过在轴数组
a
上循环来改进此解决方案，代码如下：
对于ax，在zip中编码（a.flat，df.index.levels[0]）：df.xs（code）.plot（kind='bar'，ax=ax）
每个子批将用于一个代码和列的元组，或者在同一子批次中使用colA和colB的代码？我看到了前者，但对于我的用例来说，得到后者会很好。有什么建议吗？谢谢。只想为其他用户添加一些评论。summated_组是分组的数据帧，这让我开始感到困惑。
df.unstack(level=0).plot(kind='bar', subplots=True)