我在这里问你我的问题，因为经过很长时间的互联网，我什么都没找到。
这是问题所在：
我正在做一个数据科学项目，我想在绘图中得出一些结果。
我有一个按2个属性分组的数据框（如您在图片上看到的）。这两个属性是“ id_campaign”和“ dayofweek”，我只想放在同一张图表上以查看是否存在任何趋势。
我现在有足够的信誉积分来拍张照片：D！
所以这是我的数据框，我认为您会更容易理解
最佳答案
很难确切地知道您想做什么而没有一个例子。这是我在查看“分组依据”数据时使用的一些图表：
# imports
import matplotlib.pyplot as plt
列_c的平均值按列_a的条形图
df.groupby('column_a').column_c.mean().plot(kind='bar')
plt.ylabel('Average of Column C Per Column A')
按column_a划分的column_c总数的条形图
df.groupby('column_a').column_c.sum().plot(kind='bar')
plt.ylabel('Total of Column C Per Column A')
分组直方图（显示每个组的分布）
df.column_c.hist(by=df.column_a)
df.column_c.hist(by=df.column_a, sharex=True) # common X axis
df.column_c.hist(by=df.column_a, sharex=True, sharey=True) # common X and Y axis
由column_a划分的column_c箱形图（显示五位数摘要和离群值）
df.boxplot(column='column_c', by='column_a')
所有数值列的散点图矩阵
pd.scatter_matrix(df)
特定数值列的散点图矩阵
pd.scatter_matrix(df[['column_1', 'column_2', 'column_3']])