如何分组DataFrame水果数据并绘制符合条件的求和值图表？

1. 分组求和（含条件过滤） #

用pandas的groupby方法对水果类别分组，计算对应Volume的总和。如果需要按指定条件筛选数据后再求和，先执行过滤操作即可：

基础分组求和

直接对所有数据按水果分组，计算Volume总和：

import pandas as pd

# 假设数据已存入df这个DataFrame
df_grouped = df.groupby('Fruits')['Volume'].sum().reset_index()

带条件的分组求和

比如只统计Volume大于50的记录，再分组求和：

# 先过滤符合条件的数据
df_filtered = df[df['Volume'] > 50]
# 再分组求和
df_grouped = df_filtered.groupby('Fruits')['Volume'].sum().reset_index()

执行后，df_grouped中每个水果仅对应一条汇总记录，不会有重复项。

2. 绘制无重复样式的图表 #

基于分组后的汇总数据绘图，就能避免原数据中重复水果导致的重复样式。以下是两种常用实现方式：

使用Matplotlib绘制柱状图

import matplotlib.pyplot as plt

plt.bar(df_grouped['Fruits'], df_grouped['Volume'])
plt.xlabel('水果种类')
plt.ylabel('总容量')
plt.title('各水果总容量统计')
plt.show()

使用Seaborn绘制柱状图

import seaborn as sns

sns.barplot(data=df_grouped, x='Fruits', y='Volume')
plt.xlabel('水果种类')
plt.ylabel('总容量')
plt.title('各水果总容量统计')
plt.show()

生成的图表中每个水果仅显示一个对应样式的元素，同时展示的是符合条件的求和结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者VondyBland