如何基于DataFrame分组统计correct=True数量绘制折线图？

• 统计各number分组的正确记录数
  利用groupby按'number'分组后，直接对'correct'列求和（布尔值True会被视为1，False视为0，求和结果即为对应分组的正确记录数量），最后用reset_index()将分组索引转为普通列：

  correct_counts = df.groupby('number')['correct'].sum().reset_index()
  

• 绘制折线图
  使用matplotlib快速生成折线图，设置x轴为'number'，y轴为统计出的正确记录数，同时优化刻度显示保证0-12全部展示：

  import matplotlib.pyplot as plt
  
  plt.figure(figsize=(10, 6))
  plt.plot(correct_counts['number'], correct_counts['correct'], marker='o', linestyle='-', color='#1f77b4')
  plt.xlabel('number')
  plt.ylabel('正确记录数量')
  plt.title('各number分组下正确记录数量趋势')
  plt.xticks(range(0, 13))  # 强制显示0到12的所有刻度
  plt.grid(axis='y', linestyle='--', alpha=0.7)
  plt.show()
  

如果你的'correct'列不是布尔类型（比如存储为字符串'True'/'False'），需要先转换类型：

df['correct'] = df['correct'].astype(bool)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arthur7920