为何Pandas绘制折线图必须使用.mean()/.sum()/.median()？

问题背景 #

我有一个包含date（日期）、city（城市）、country（国家）、avg_temp_c（摄氏平均气温）的Pandas DataFrame，其.info()信息如下：

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 16500 entries, 0 to 16499
Data columns (total 4 columns):
 #   Column      Non-Null Count  Dtype  
---  ------      --------------  -----  
 0   date        16500 non-null  object 
 1   city        16500 non-null  object 
 2   country     16500 non-null  object 
 3   avg_temp_c  16407 non-null  float64
dtypes: float64(1), object(3)

想要在同一图中绘制Toronto（多伦多）和Rome（罗马）的avg_temp_c折线图，参考代码如下：

toronto = temperatures[temperatures["city"] == "Toronto"]
rome = temperatures[temperatures["city"] == "Rome"]
toronto.groupby("date")["avg_temp_c"].mean().plot(kind="line", color="blue")
rome.groupby("date")["avg_temp_c"].mean().plot(kind="line", color="green")

疑问：

• 为何第3、4行必须加入.mean()？avg_temp_c本身已是气温数值。
• 用.sum()、.median()替换.mean()结果完全相同，但去掉聚合函数后绘图显示空白。想知道原因。

核心原因解析 #

1. 无聚合函数无法绘图的原因 #

groupby("date")执行后得到的是分组后的DataFrameGroupBy对象，它本质是按日期拆分的多个数据组的集合，每个组里可能有多条记录。而折线图要求x轴（date）的每个取值对应唯一的y轴值，Pandas无法直接将多值的分组映射到折线图的单个点上，因此直接调用.plot()会显示空白。

.mean()这类聚合函数的作用，是把每个日期分组内的所有avg_temp_c值压缩成一个单一值，最终得到一个以date为索引、每个索引对应单个数值的Series，这种结构完全匹配折线图的绘图要求，所以能正常生成图形。

2. 三种聚合函数结果一致的原因 #

这说明你的数据中，每个城市的单个日期下只有一条avg_temp_c记录——比如Toronto的每个date对应的avg_temp_c只有一个值。

当分组内只有一个数值时：

• 均值（mean）就是这个数值本身
• 总和（sum）等于这个数值（单个值相加还是自身）
• 中位数（median）也等于这个数值（单个值的中位数就是它自己）

因此三种聚合函数处理后得到的结果完全相同，绘图效果自然一致。你可以用toronto.groupby("date").size().value_counts()验证，结果应该全为1，就能确认每个日期只有一条记录。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者K-888