假設我有以下內容df：
df
user start end mode
0 82 2009-04-19 05:49:50 2009-04-19 06:17:40 metro
1 82 2009-04-19 06:18:05 2009-04-19 06:22:44 foot
2 10 2007-06-26 11:32:29 2007-06-26 11:40:29 bus
3 10 2008-03-28 14:52:54 2008-03-28 15:59:59 metro
4 20 2011-08-27 06:13:01 2011-08-27 08:01:37 foot
5 20 2012-02-20 14:10:33 2012-02-20 14:29:59 bus
6 20 2012-02-21 01:22:05 2012-02-21 01:55:47 bus
所以我想按mode列對我的 df 進行分組并繪制直方圖，以(year, month)顯示當年那個月有多少種模式。
所以我這樣做：
df[['mode']].groupby([df['start'].dt.year, df['start'].dt.month]).count().plot(kind='barh')
輸出：
結果是mode每個月的累積值。
但我想查看mode每年每個月的每個（如果有的話）的數量。
uj5u.com熱心網友回復：
您可以使用 seaborn 并傳遞hue引數。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
df = pd.DataFrame({'user': [82, 82, 10, 10, 20, 20, 20],
'start': ['2009-04-19 05:49:50',
'2009-04-19 06:18:05',
'2007-06-26 11:32:29',
'2008-03-28 14:52:54',
'2011-08-27 06:13:01',
'2012-02-20 14:10:33',
'2012-02-21 01:22:05'],
'end': ['2009-04-19 06:17:40',
'2009-04-19 06:22:44',
'2007-06-26 11:40:29',
'2008-03-28 15:59:59',
'2011-08-27 08:01:37',
'2012-02-20 14:29:59',
'2012-02-21 01:55:47'],
'mode': ['metro', 'foot', 'bus', 'metro', 'foot', 'bus', 'bus']})
df['start'] = pd.to_datetime(df['start'])
df['end'] = pd.to_datetime(df['end'])
df['year'] = df.start.dt.year
df['month'] = df.start.dt.month
df = df.groupby(['year','month','mode']).size().reset_index().rename(columns={0:'count'})
g = sns.barplot(data=df, y=df['year'].astype(str) ',' df['month'].astype(str),x='count', hue='mode', orient='h')
plt.ylim(reversed(plt.ylim()));
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