我从3个不同的数据帧（都具有相同的键）中导入数据，并将它们放在一起成为1个单个数据帧。
df1 = read_xlsx('Means_Cent')
df2 = read_xlsx('Means_Rand')
df3 = read_xlsx('Means_Const')
df1['Key'] = 'Cent'
df2['Key'] = 'Rand'
df3['Key'] = 'Const'
df_means = pd.concat([df1,df2,df3], keys = ['Cent', 'Rand', 'Const'])
现在，我想使用DataFrame.plot（）创建一个图，其中在同一图中每个键= ['Cent'，'Rand'，'Const']都有1个图。
我的数据框df_means的一部分看起来像这样：
02_VOI 03_Solidity 04_Total_Cells
Cent 0 1.430 19.470 132.0
1 1.415 18.880 131.0
2 1.460 19.695 135.0
3 1.520 19.695 141.0
Rand 0 1.430 19.205 132.0
1 1.430 19.170 132.0
2 1.445 19.430 133.5
3 1.560 19.820 144.5
Const 0 1.175 22.695 108.5
1 1.430 22.260 132.0
2 1.180 21.090 109.0
3 1.360 22.145 126.0
现在我想绘制02_VOI vs 04_Total_Cells，每个键应该是1张图（g1 = 02_VOI（Cent）vs 04_Total_Cells（Cent），g2 = 02_VOI（Rand）vs 04_Total_Cells（Rand）...）
我尝试使用DataFrame.unstack（）：
df_means.unstack(level = 0).plot(x = '02_VOI', y = '04_Total_Cells')
但这似乎弄乱了钥匙。它返回9个图形（每个VOI（Cent，Rand，Const）与Total_Cells（Cent，Rand，Const）的组合为1个图。
感谢您的帮助，我也很高兴提供有关如何更好地连接3个初始数据帧的提示。
最佳答案
我想我会使用Seaborn绘图。这要容易得多。 Seaborn喜欢"tidy"数据。
import pandas as pd
import seaborn as sns
df_mean = pd.read_clipboard()
df_mean
输出：
02_VOI 03_Solidity 04_Total_Cells
Cent 0 1.430 19.470 132.0
1 1.415 18.880 131.0
2 1.460 19.695 135.0
3 1.520 19.695 141.0
Rand 0 1.430 19.205 132.0
1 1.430 19.170 132.0
2 1.445 19.430 133.5
3 1.560 19.820 144.5
Const 0 1.175 22.695 108.5
1 1.430 22.260 132.0
2 1.180 21.090 109.0
3 1.360 22.145 126.0
重置索引并根据需要重命名列。
df_mean = df_mean.reset_index()
df_mean = df_mean.rename(columns={'level_0':'Groups','level_1':'Samples'})
_ = sns.lmplot(x='02_VOI',y='04_Total_Cells', data=df_mean, scatter=True, col='Groups',fit_reg=False)
关于python - 使用pd.DataFrame中的MultiIndex绘制数据，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/43369237/