Построение графиков на основе GroupBy

Question

У меня есть ДФ так:

Year Grass  Crop  Forest  Ecoregion CRP 
1993 30.41268857 68.45446692 0.2 46e   0508common 
2001 47.29988968 47.68577796 0.509939614 46e   0508common 
2006 71.37357063 20.40485399 0.908684114 46e   0508common 
1993 27.17246635 71.97582809 0.12611897 46k   0508common 
2001 65.74087991 30.61323084 0.1229253 46k   0508common 
2006 81.763099 12.4386173 0.180860941 46k   0508common 
1993 30.83567893 68.14034747 0.737649228 46e   05f08 
2001 59.45355722 35.68378142 0.354265748 46e   05f08 
2006 64.98592643 28.61787829 0.339706881 46e   05f08 
1993 28.38187702 71.40776699 0.080906149 46k   05f08 
2001 81.90938511 15.4368932 0.118662352 46k   05f08 
2006 86.3214671 9.207119741 0.172599784 46k   05f08 
1993 18.46387279 80.77686402 0.270081631 46e   05f97 
2001 41.23923454 53.1703113 0.605111585 46e   05f97 
2006 65.30004066 25.45626696 0.989918731 46e   05f97 
1993 20.34764075 78.68863002 0.218653535 46k   05f97 
2001 55.42761042 39.96085063 0.191151874 46k   05f97 
2006 76.34526161 16.53176535 0.246221691 46k   05f97 

и я хочу создать графики основал GroupBy на Ecoregion. Затем в пределах каждого Ecoregion я хочу построить график на основе уникального CRP. Таким образом, каждый уникальный Ecoregion получит свой собственный pdf-файл, а затем внутри этого файла будут отображаться графики на основе CRP. В этом случае Ecoregion46e будет иметь три графика (0508common, 05f08 и 05f97) и Ecoregion46k также будут иметь три графика.

Я пытаюсь следующий код:

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages 
import os 

df=pd.read_csv(r'C:\pathway_to_file.csv') 
group=df.groupby(['Ecoregion']) 
pdf_files = {} 
out=r'C:\output_location' 
for ecoregion, outer_group in df.groupby(['Ecoregion']): 
    with PdfPages(os.path.join(out,ecoregion + '.pdf')) as pdf: 
       for crp, inner_group in outer_group.groupby(['CRP']): 
        title=crp + '_' + ecoregion 
        lu_colors=(['g','y','b','r', 'k']) 
        plot=group.plot(x=['Year'], y=['Grass', 'Crop', 'Forest'],kind='bar', colors=lu_colors, title=title).get_figure() 
        plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5)) 
        plt.xticks(rotation=70) 
        plt.set_xlabel('Year') 
        plt.set_ylabel('Percent') 
        pdf.savefig(plot) 
        plt.close(plot) 

, но это не работает должным образом, графики даже не гистограммой, как я хочу, чтобы они были.

Пример того, как получить один индивидуальный график, чтобы быть, как я хочу, чтобы это с этим, но это не использует GroupBy, как я хочу его:

with PdfPages(r'G:\graphs.pdf') as pdf: 
     lu_colors=(['g','y','b','r', 'k']) 
     ax=df.set_index('Year').plot(title='0508common_46e', kind='bar', colors=lu_colors) 
     plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5)) 
     plt.xticks(rotation=70) 
     ax.set_xlabel('Year') 
     ax.set_ylabel('Percent') 
     fig=plt.gcf() 
     pdf.savefig(fig) 
     plt.close(fig) 

в этом случае ФР будет:

Year Grass  Crop  Forest  Ecoregion CRP 
    1993 30.41268857 68.45446692 0.2 46e   0508common 
    2001 47.29988968 47.68577796 0.509939614 46e   0508common 
    2006 71.37357063 20.40485399 0.908684114 46e   0508common 

Answer 1

У вас была ошибка в заговоре. Вы должны построить внутреннюю группу (igr), а не внешнюю. Я немного изменил свой код, чтобы быть более гладко:

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
from matplotlib.backends.backend_pdf import PdfPages 
import os 

lu_colors=(['g','y','b','r','k']) 

df = pd.read_csv('1.csv', header=0, usecols = [0,1,2,3,4,5]) 
for ecor, ogr in df.groupby(['Ecoregion']): 
    with PdfPages(os.path.join("./pdf", ecor.strip()+'.pdf')) as pdf: 
     for crp, igr in ogr.groupby(['CRP']): 
      title = crp.strip() + '_' + ecor.strip() 
      plot = igr.plot(x=['Year'], y=['Grass', 'Crop', 'Forest'], kind='bar', colors=lu_colors, title=title).get_figure() 
      plt.legend(loc='center left', bbox_to_anchor=(1.0, 0.5)) 
      plt.xticks(rotation=70) 
      ax = plt.gca() 
      ax.set_xlabel('Year') 
      ax.set_ylabel('Percent') 
      pdf.savefig(plot, bbox_inches='tight', pad_inches=0) 
      plt.close(plot) 

Одним из результатов: