求助：基于Pandas分组后的DataFrame绘制多幅图表

首先，你的原始数据和分组操作如下：

原始DataFrame代码 #

import pandas as pd

name=['name1', 'name1', 'name1', 'name1', 'name2', 'name2', 'name3']
date=['2023/01/01', '2023/02/01', '2023/02/01', '2023/03/01', '2023/01/01', '2023/02/01', '2023/01/01', ]
quantity=[5, 3, 15, 10, 5, 15, 10]
site=['site1', 'site1', 'site2', 'site3', 'site1', 'site2', 'site3', ]
df= pd.DataFrame({'name':name, 'date': date, 'quantity': quantity, 'site': site})

分组统计操作 #

grouped_df = df.groupby(by=['name', 'date']).agg({'quantity':['sum'], 'site': ['count']})

分组后的结果存在多级列，需要先处理扁平化，再按name分别绘图。以下是完整实现方案：

步骤1：预处理分组数据 #

将多级列转为单级列，并重置索引让name和date成为普通列：

# 扁平化多级列名
grouped_df.columns = ['quantity_sum', 'site_count']
# 重置索引，将name和date从索引转为列
grouped_df = grouped_df.reset_index()

步骤2：按name循环绘制图表 #

使用matplotlib实现双Y轴图表（适配两个指标的量级差异），代码如下：

import matplotlib.pyplot as plt

# 获取所有唯一的名称
unique_names = grouped_df['name'].unique()

# 遍历每个名称生成独立图表
for name in unique_names:
    # 筛选当前名称的数据子集
    subset = grouped_df[grouped_df['name'] == name]
    
    # 创建画布
    plt.figure(figsize=(8, 5))
    
    # 第一个Y轴：绘制总数量（柱状图）
    ax1 = plt.gca()
    ax1.bar(subset['date'], subset['quantity_sum'], width=0.4, color='skyblue', label='总数量')
    ax1.set_xlabel('日期')
    ax1.set_ylabel('总数量')
    ax1.tick_params(axis='y', labelcolor='skyblue')
    
    # 第二个Y轴：绘制站点数量（折线图）
    ax2 = ax1.twinx()
    ax2.plot(subset['date'], subset['site_count'], marker='o', color='orange', label='站点数量')
    ax2.set_ylabel('站点数量')
    ax2.tick_params(axis='y', labelcolor='orange')
    
    # 设置标题和图例
    plt.title(f'{name} 统计数据')
    lines1, labels1 = ax1.get_legend_handles_labels()
    lines2, labels2 = ax2.get_legend_handles_labels()
    ax1.legend(lines1 + lines2, labels1 + labels2, loc='upper left')
    
    # 调整布局并显示图表
    plt.tight_layout()
    plt.show()

可选：单Y轴图表实现 #

如果不需要区分量级，也可以用单Y轴同时展示两个指标：

for name in unique_names:
    subset = grouped_df[grouped_df['name'] == name]
    plt.figure(figsize=(8, 5))
    # 用柱状图同时展示两个指标
    subset.plot(x='date', y=['quantity_sum', 'site_count'], kind='bar', ax=plt.gca())
    plt.title(f'{name} 统计数据')
    plt.xlabel('日期')
    plt.ylabel('数值')
    plt.legend(['总数量', '站点数量'])
    plt.tight_layout()
    plt.show()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者goanes