PandasのDataFrameをgroupごとにプロットする。

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　前提

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib
matplotlib.style.use('ggplot')#これでggplotのような画像ができる。

　今回使うデータ（別にもっと簡単なのでいい。）

entropyを計算し終わったDataFrame loc_entropyは以下の通り

loc_entropy.head()
mean std count entropy prob
user_id hour
0 0203884 3078.776380 131 2.275733 0.056466
1 203783 2640.164957 100 2.380120 0.043103
2 205211 2045.731898 101 1.210215 0.043534
3 205454 1808.111722 91 0.864845 0.039224
4 202456 3101.095935 41 2.916620 0.017672

user_idごとに、entropyのcolumnを折れ線グラフにする。（横軸 hour, 縦軸 entropy）

for key, grp in loc_entropy.head(500).reset_index().groupby('user_id'):
    plt.plot(grp['entropy'],label=key)
plt.show()

　ついでにuser_idごとに、entropyをhistで見る(横軸 entropy, 縦軸 頻度)

for key, grp in time_entropy.head(1000).reset_index().groupby('user_id'):
    if len(grp['entropy']) != 1:
        plt.hist(np.array(grp['entropy']))
plt.show()

今回は、time_entropyという別のDFを用いたので、結果も少し異なる。

もう一つは直接DF.plot(data,by='group')を使う

time_entropy.head(2000).reset_index().hist('entropy', by='user_id')

これでやると、以下のように、一つのfigureの中に何個もグラフができるので、user_idが多いときは注意が必要。