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Pandasを使用してグループ化されたデータを同じプロットにプロットする

パンダで、私はやっています：

bp = p_df.groupby('class').plot(kind='kde')

p_dfはdataframeオブジェクトです。

ただし、これはクラスごとに1つずつ、2つのプロットを生成しています。同じプロット内の両方のクラスで1つのプロットを強制するにはどうすればよいですか？

pythonpandasplot
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user4522999

バージョン1：

軸を作成してから、 DataFrameGroupBy.plot のaxキーワードを使用して、これらの軸にすべてを追加できます。

import matplotlib.pyplot as plt

p_df = pd.DataFrame({"class": [1,1,2,2,1], "a": [2,3,2,3,2]})
fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
bp = p_df.groupby('class').plot(kind='kde', ax=ax)

これが結果です：

plot

残念ながら、ここでは凡例のラベル付けはあまり意味がありません。

バージョン2：

別の方法は、グループをループし、曲線を手動でプロットすることです。

classes = ["class 1"] * 5 + ["class 2"] * 5
vals = [1,3,5,1,3] + [2,6,7,5,2]
p_df = pd.DataFrame({"class": classes, "vals": vals})

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,6))
for label, df in p_df.groupby('class'):
    df.vals.plot(kind="kde", ax=ax, label=label)
plt.legend()

これにより、凡例を簡単に制御できます。これが結果です：

plot2

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cel

別のアプローチは、seabornモジュールを使用することです。これにより、次のように軸を保持する変数を指定せずに、同じ軸に2つの密度推定値がプロットされます（他の回答のデータフレーム設定を使用）。

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline

# data to create an example data frame
classes = ["c1"] * 5 + ["c2"] * 5
vals = [1,3,5,1,3] + [2,6,7,5,2]
# the data frame 
df = pd.DataFrame({"cls": classes, "indices":idx, "vals": vals})

# this is to plot the kde
sns.kdeplot(df.vals[df.cls == "c1"],label='c1');
sns.kdeplot(df.vals[df.cls == "c2"],label='c2');

# beautifying the labels
plt.xlabel('value')
plt.ylabel('density')
plt.show()

これにより、次の画像が表示されます。

Resulting image from the code given above.

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dagcilibili

たぶんあなたはこれを試すことができます：

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,8))
classes = list(df.class.unique())
for c in classes:
    df2 = data.loc[data['class'] == c]
    df2.vals.plot(kind="kde", ax=ax, label=c)
plt.legend()
1
Udit Choudhary
import matplotlib.pyplot as plt
p_df.groupby('class').plot(kind='kde', ax=plt.gca())
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sp00n3r