Умный способ создания нескольких графиков с помощью matplotlib

Question

У меня есть лист Excel, скажем, его имя «ws_actual». Данные выглядят так, как показано ниже.

Project Name    Date Paid   Actuals Item Amount Cumulative Sum
A   2016-04-10 00:00:00 124.2   124.2
A   2016-04-27 00:00:00 2727.5  2851.7
A   2016-05-11 00:00:00 2123.58 4975.28
A   2016-05-24 00:00:00 2500    7475.28
A   2016-07-07 00:00:00 38374.6 45849.88
A   2016-08-12 00:00:00 2988.14 48838.02
A   2016-09-02 00:00:00 23068   71906.02
A   2016-10-31 00:00:00 570.78  72476.8
A   2016-11-09 00:00:00 10885.75    83362.55
A   2016-12-08 00:00:00 28302.95    111665.5
A   2017-01-19 00:00:00 4354.3  116019.8
A   2017-02-28 00:00:00 3469.77 119489.57
A   2017-03-29 00:00:00 267.75  119757.32
B   2015-04-27 00:00:00 2969.93 2969.93
B   2015-06-02 00:00:00 118.8   3088.73
B   2015-06-18 00:00:00 2640    5728.73
B   2015-06-26 00:00:00 105.6   5834.33
B   2015-09-03 00:00:00 11879.7 17714.03
B   2015-10-22 00:00:00 5303.44 23017.47
B   2015-11-08 00:00:00 52000   75017.47
B   2015-11-25 00:00:00 2704.13 77721.6
B   2016-03-09 00:00:00 59752.85    137474.45
B   2016-03-13 00:00:00 512.73  137987.18
.
.
.

Допустим, есть еще много других проектов, включая A и B с информацией о дате оплаты и сумме. Я хотел бы создать график по проекту, где ось x - это «Дата оплачена», а ось y - «Накопительная сумма», но когда я просто реализую следующий код, он просто объединяет каждый проект и отображает каждую «Накопленную сумму» на одном графике. , Интересно, нужно ли мне разделить таблицу по проектам, сохранить каждый, а затем привести один за другим для построения графика. Это много работы, поэтому мне интересно, есть ли более разумный способ сделать это. Пожалуйста, помогите мне, гений.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

ws_actual = pd.read_excel(actual_file[0], sheet_name=0)
ax = ws_actual.plot(x='Date Paid', y='Cumulative Sum', color='g')

Answer 1

Прямо сейчас вы соединяете все точки, независимо от группы. Здесь будет работать простой цикл, позволяющий сгруппировать DataFrame и затем построить каждую группу в виде отдельной кривой. Если вы хотите, вы можете определить свой собственный цветовой цикл, если у вас много групп, чтобы цвета не повторялись.

import matplotlib.pyplot as plt

fig, ax = plt.subplots(figsize=(8,8))
for id, gp in ws_actual.groupby('Project Name'):
    gp.plot(x='Date Paid', y='Cumulative Sum', ax=ax, label=id)

plt.show()

Answer 2

Вы можете просто повторить проекты:

for proj in ws_actual['Project'].unique():
    ws_actual[ws_actual['Project'] == proj].plot(x='Date Paid', y='Cumulative Sum', color='g')
    plt.show()

Или обратитесь к seaborn для простого способа создания фазовой сетки , для которой вы можете установить переменную row. Что-то вроде:

import seaborn as sns

g = sns.FacetGrid(ws_actual, row="Project")
g = g.map(plt.scatter, "Date Paid", "Cumulative Sum", edgecolor="w")