Как можно построить два столбца pandas на основе элементов в 3 других столбцах?

Question

    id1     id2  id3     acc     s
0   57915   58  43352   0.15    1.95
1   57915   58  43352   0.45    1.65
2   57915   58  43352   0.75    0.55
3   57915   58  43352   1.05    0.55
4   57915   58  43352   1.35    1.25
5   57915   58  43352   1.65    1.15
6   57915   58  43352   1.95    1.05
7   57915   58  43352   2.25    0.85
8   57915   58  43352   2.55    0.65
9   57915   58  43387   0.15    1.45
10  57915   58  43387   0.45    2.75
11  57915   58  43387   0.75    1.45
12  57915   58  43387   1.05    2.85
13  57915   58  43387   1.35    2.45
14  57915   58  43387   1.65    2.85
15  57915   58  43387   1.95    2.25
16  57915   58  43387   2.25    2.85
17  57915   58  43387   2.55    1.95
18  57915   58  43387   2.85    2.65
19  57915   58  43387   3.15    1.65
20  57915   58  43387   3.45    2.45
21  57915   58  43387   3.75    1.25
22  57915   58  43387   4.05    2.25
23  57915   58  43387   4.35    2.05
24  57915   58  43387   4.65    1.75
25  57915   58  43387   4.95    0.85
26  57915   58  43387   5.25    0.95
27  57915   58  43387   5.55    0.85
28  57915   58  46074   0.15    1.65
29  57915   58  46074   0.45    0.35

Привет всем,

У меня есть следующее pandas df, и я хотел бы нанести cc на оси y и s на оси x. Однако я хотел бы сделать это для каждой уникальной пары id1, id2, id3.

Так что если (id1, id2, id3) = (57915,58,43352), то я бы хотел построить точечный график s = [1.95,1.65,0.55,0.55,1.25,1.15,1.05, 0,85,0,65] против соотв. = [0,15,0,45,0,75,15,1,35,1,65,1,95,25,2,55]. Я хотел бы сделать это для (id1, id2, id3) = (57915,58,43387) и (id1, id2, id3) = (57915,58,46074). Может ли кто-нибудь помочь мне? Спасибо!

Это подмножество данных, и в последующих строках также изменяются id1 и id2.

Answer 1

Вы можете использовать groupby для создания групп и построения каждой группы на схеме рисунка

fig, ax = plt.subplots(figsize=(12,9))
groups_dict = df.groupby(['id1','id2','id3']).groups
for k, v in groups_dict.items():
    ax.plot(df.loc[v,'acc'], df.loc[v,'s'],'o', label=k)
ax.set_xlabel('acc')
ax.set_ylabel('s')
plt.legend(loc=4)
plt.show()

производит

Answer 2

Вы можете установить свои группы в качестве индекса, а затем построить график:

df.set_index(['id1','id2', 'id3']).plot(x='s', y='acc', figsize=(15,9))
plt.show()

Или с разными метками на группу:

plt.figure(figsize=(15,9))
for i, d in df.groupby(['id1','id2', 'id3']):
    plt.plot(d['s'], d['acc'], label=i)

plt.legend()
plt.show()