Python 拆分子批次的groupby结果

我有一个数据框，

stock\u data.head（）

：

下面是从数据帧生成

groupby

命令的代码：

avg_permonth = stock_data.set_index('date').groupby(pd.Grouper(freq='M'))
avg_permonth['volume'].mean()


date
2013-02-28    5.261789e+06
2013-03-31    4.825485e+06
2013-04-30    4.990292e+06
2013-05-31    4.836257e+06
2013-06-30    5.145598e+06
                  ...     
2017-10-31    3.903486e+06
2017-11-30    4.133801e+06
2017-12-31    3.919748e+06
2018-01-31    4.486669e+06
2018-02-28    6.249305e+06
Freq: M, Name: volume, Length: 61, dtype: float64

我的问题是，如何将这些结果按年份分割，然后创建日期与数量的子批次？（我是否必须先重置索引（），或者我是否可以将

索引绘制为
x轴
？）我希望从
2013-02
到
2018-02
的5个子批次

我尝试了这一点，但没有给出我想要的结果-这是5个子图，但每个图的
x轴
都是从2013年到2018年的，并且都有相同的图

我希望第一个子地块上的x轴从2013年的第一个日期值到2013年的最后一个日期值，第二个地块从2014年开始，依此类推。
您可以这样做：

import matplotlib.pyplot as plt

# dummy values like your serie
s = pd.Series(range(12*6), 
              index=pd.date_range('2013-01-01', '2018-12-31', freq='M'), 
              name='volume')

# Create figure and axs for multiple Axes
fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(12,12))

# groupby year to plot each year un a subplot
for i, (year, sg) in enumerate(s.groupby(s.index.year)):
    # plot each year in a subplot
    sg.plot(ax=axs[i//2, i%2]) # here you can add several parameters for colors and stuff
    # or axs[i//2, i%2].plot(sg.index, sg.values) would give the same result
plt.show() 

这与
for
循环的
顶行有问题：
AttributeError:无法访问“DataFrameGroupBy”对象的可调用属性“groupby”，请尝试使用“apply”方法
。作为对
s.groupby（s.index.year）
的交换，我已将我的版本
avg\u permonth.groupby（avg\u permonth.index.year）
。我不能再执行另一个
groupby
，因为它已经完成了@本。T@pragmaticlearner我所称的
s
实际上是与
avg_permonth['volume']相同的结构。mean（）
，因为我知道这是你想要绘制的，但是如果你的目标是绘制所有的点，那么你可以用
s.groupby（s.index.year）
by
stock_data.set_index（'date'）。groupby（pd.Grouper（freq='Y'））['volume']
。
import matplotlib.pyplot as plt

# dummy values like your serie
s = pd.Series(range(12*6), 
              index=pd.date_range('2013-01-01', '2018-12-31', freq='M'), 
              name='volume')

# Create figure and axs for multiple Axes
fig, axs = plt.subplots(3, 2, figsize=(12,12))

# groupby year to plot each year un a subplot
for i, (year, sg) in enumerate(s.groupby(s.index.year)):
    # plot each year in a subplot
    sg.plot(ax=axs[i//2, i%2]) # here you can add several parameters for colors and stuff
    # or axs[i//2, i%2].plot(sg.index, sg.values) would give the same result
plt.show()