如何用Bokeh简洁绘制Pandas GroupBy分组对象？

当然有简洁的实现方式！针对分组数量不固定的场景，我们可以利用Pandas分组的遍历特性，结合Python的列表推导式来一行搞定所有分组的折线绘制，完全不用手动为每个分组写单独的p.line()语句。

实现代码 #

from pandas import DataFrame
from bokeh.plotting import figure
data = dict(x = [0,1,2,0,1,2], y = [0,1,2,4,5,6], g = [1,1,1,2,2,2])
df = DataFrame(data)
p = figure()

# 一行代码完成所有分组的折线绘制
_ = [p.line('x', 'y', source=group) for _, group in df.groupby('g')]

代码解释 #

• df.groupby('g')会返回一个可迭代的分组对象，每次迭代会给出分组键（这里用_占位，因为我们暂时不需要用到分组的标识）和对应的分组数据子集（group）。
• 列表推导式会自动遍历所有分组，对每个分组调用p.line()绘制折线，完全适配分组数量动态变化的场景。
• 用_接收推导式生成的列表，是因为我们不需要保存每个p.line()返回的Line对象，只是执行绘制操作而已。

如果需要给不同分组的折线设置不同样式（比如颜色、线型），也可以在推导式里扩展，比如：

colors = ['blue', 'red', 'green']  # 颜色数量可匹配分组数
_ = [p.line('x', 'y', source=group, color=colors[i]) for i, (_, group) in enumerate(df.groupby('g'))]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Primo Petri