python - 在 Pandas 中，如何在两个不同的轴上分组两次？

这适用于按 5 年块对我的数据进行分组:

dg = df.groupby((df.index//5)*5).mean()['matches-ratio']
dg.plot()

这可以按性别(一列)对我的数据进行分组:

dg = df.groupby(['gender'])['matches-ratio']
dg.plot()

但我似乎无法同时按性别和 5 年大块分组。我试过 dg = df.groupby(['gender', (df.index//5)*5]).mean()['matches-ratio'] 之类的东西，但这会产生奇怪的结果，其中日期按性别 (???) 和 5 年组分组，因此 x 轴标记为“性别，日期”。像这样链接它们:

dg = df.groupby(['gender'])['matches-ratio']
dg = dg.groupby((df.index//5)*5).mean()
dg.plot()

给出 AttributeError: Cannot access callable attribute 'groupby' of 'SeriesGroupBy' objects, try using the 'apply' method 。如何在不同的轴上分组两次？ (日期 = x 轴，'匹配比率' = y 轴)

最佳答案

你可能想用 unstack 来跟进你的 groupby

(df.groupby(['gender', (df.index//5)*5])
   .mean()['matched-ratio']
   .unstack()
   .plot())

这将为每个性别创建一个单独的行。

关于python - 在 Pandas 中，如何在两个不同的轴上分组两次？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/36073600/