如何用Pandas分组并在同一图表绘制苹果与橙子的价格时间趋势？

嘿，刚学Pandas就能画出基础折线图已经很棒啦！想要把Apple和Orange的价格趋势分开成两条独立折线其实不难，我给你分享几种实用的方法，都是基于你提到的loc和分组思路，一步步来～

首先有个重要的小细节要先处理：你的PurchaseDate列目前是字符串格式，matplotlib没法正确识别时间顺序，所以第一步要把它转换成datetime类型，这样x轴的时间才会按顺序排列：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

filename = 'fruit-data.csv'
fruits = pd.read_csv(filename)
# 转换时间列格式
fruits['PurchaseDate'] = pd.to_datetime(fruits['PurchaseDate'])

方法一：用loc筛选单个水果数据 #

这是最直观的方法，直接筛选出Apple和Orange各自的数据，然后分别绘图：

plt.figure(figsize=(8,7))
plt.title('Purchase Date vs Price (Fruit-wise)')

# 筛选Apple的数据并绘制折线
apple_data = fruits.loc[fruits['Fruit'] == 'Apple']
plt.plot(apple_data['PurchaseDate'], apple_data['Price'], label='Apple', marker='o', color='red')

# 筛选Orange的数据并绘制折线
orange_data = fruits.loc[fruits['Fruit'] == 'Orange']
plt.plot(orange_data['PurchaseDate'], orange_data['Price'], label='Orange', marker='s', color='orange')

# 完善图表细节
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()  # 显示图例，区分两条线
plt.xticks(rotation=45)  # 旋转x轴标签，避免文字重叠
plt.tight_layout()  # 自动调整布局，防止标签被截断
plt.show()

方法二：用groupby分组批量处理 #

如果以后你的数据集里加入更多水果，这种方法会更省心——按Fruit分组后，遍历每个组自动绘图：

plt.figure(figsize=(8,7))
plt.title('Purchase Date vs Price (Fruit-wise)')

# 按水果分组，遍历每个分组绘图
for fruit_name, group_data in fruits.groupby('Fruit'):
    plt.plot(group_data['PurchaseDate'], group_data['Price'], label=fruit_name, marker='.')

# 完善图表细节
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.legend()
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

方法三：用pivot转宽格式后一键绘图 #

这是最简洁的方法，把数据转换成“时间为行，水果为列”的宽格式，然后直接调用pandas的plot方法：

# 转换为宽格式：每行是一个时间点，每列对应一种水果的价格
pivot_df = fruits.pivot(index='PurchaseDate', columns='Fruit', values='Price')

plt.figure(figsize=(8,7))
# 在当前图表轴上绘制折线
pivot_df.plot(marker='.', ax=plt.gca())
plt.title('Purchase Date vs Price (Fruit-wise)')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Price')
plt.xticks(rotation=45)
plt.tight_layout()
plt.show()

这几种方法都能实现你的需求，你可以根据自己的习惯选择～如果有其他细节想调整（比如颜色、标记样式），直接修改plt.plot里的参数就好啦！

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