如何用for循环汇总DataFrame年度total_gross并绘制折线图

方法一：用for循环实现批量计算 #

你可以先提取数据集中所有唯一的年份，然后遍历这些年份调用你的year_gross函数，把结果存到列表里，最后用汇总后的数据绘图：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取所有唯一的年份并排序，避免图表年份乱序
unique_years = sorted(df['year'].unique())

# 初始化两个列表存储年份和对应的总票房
x_years = []
y_total_gross = []

# 遍历每个年份计算总票房
for year in unique_years:
    x_years.append(year)
    y_total_gross.append(year_gross(year))

# 绘制折线图
plt.plot(x_years, y_total_gross)
plt.xlabel('年份')
plt.ylabel('年度总票房')
plt.title('年度总票房趋势')
plt.show()

这样处理后，每个年份只会有一个总票房数据点，不会再出现之前的垂直折线问题。

方法二：用Pandas内置groupby更高效 #

其实完全不用自己写循环或单独函数，Pandas的groupby方法可以一键完成按年份汇总的操作，代码更简洁且效率更高（大数据集下优势明显）：

import matplotlib.pyplot as plt

# 按年份分组，汇总total_gross的总和，同时按年份排序
yearly_gross = df.groupby('year')['total_gross'].sum().sort_index()

# 直接绘图，groupby后的结果自带索引（年份）和对应的值（总票房）
yearly_gross.plot(kind='line', xlabel='年份', ylabel='年度总票房', title='年度总票房趋势')
plt.show()

这个方法无需手动处理循环，Pandas会自动完成所有分组汇总工作，可读性和运行效率都更优。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者DarrynJ