使用Pandas进行简单的数据分析-如何删除重复代码

Question

下面是一个例子：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import matplotlib.dates as mdates
import matplotlib.ticker as ticker
import numpy as np

dfboth = {
        'I': [1,2,3,4,5,6],
        'S': ['X', 'Y', 'X', 'Y', 'X', 'Y'], 
        'DVAR': [800, 300, 820, 330, 910, 350], 
        'CVAR': [1001, 612, 990, 639, 600, 130]}

dfboth = pd.DataFrame(dfboth)
dfboth = dfboth.assign(DVARCHANGE=dfboth['DVAR'].diff(2))
dfboth = dfboth.assign(CVARCHANGE=dfboth['CVAR'].diff(2))

plt.rcParams["figure.figsize"] = (24, 9) # (w, h)

plt.subplot(2,2,1)
plt.plot('I','DVAR', data=dfboth[dfboth.S=="X"])
plt.plot('I','DVARCHANGE', data=dfboth[dfboth.S=="X"])
plt.title("X-D")
plt.legend()

plt.subplot(2,2,2)
plt.plot('I','DVAR', data=dfboth[dfboth.S=="Y"])
plt.plot('I','DVARCHANGE', data=dfboth[dfboth.S=="Y"])
plt.title("Y-D")
plt.legend()

plt.subplot(2,2,3)
plt.plot('I','CVAR', data=dfboth[dfboth.S=="X"])
plt.plot('I','CVARCHANGE', data=dfboth[dfboth.S=="X"])

plt.title("X-C")
plt.legend()

plt.subplot(2,2,4)
plt.plot('I','CVAR', data=dfboth[dfboth.S=="Y"])
plt.plot('I','CVARCHANGE', data=dfboth[dfboth.S=="Y"])
plt.title("Y-C")

plt.legend()

我有一系列的数据点(时间序列)，I=1,2,3 ...在本例中，X和Y分别对应于某个“S”。对于每个读数，我们都有两个变量DVAR和CVAR。我正在试着做这张图

​

我比较了S，X和Y，DVAR和它在前一读数中的变化，以及CVAR和它在上一读数中的变化。

您还可以看到恼人的重复。但实际上我有12个S，不只是X和Y，我还有更多的变量。

我相信有一种比我使用堆叠索引或某种类型的数据透视表编写的更好的方法。但是我一直没能弄明白！

Answer 1

您可以使用for-loop：

plot_titles = ["X-D", "Y-D", "X-C", "Y-C"]
y1 = ['DVAR', 'DVAR', 'CVAR', 'CVAR']
y2 = [y + 'CHANGE' for y in y1]
data1 = ["X", "Y", "X", "Y"]

for i in range(4):
    plt.subplot(2, 2, i+1)
    plt.plot('I', y1[i], data = dfboth[dfboth.S == data1[i]])
    plt.plot('I', y2[i], data = dfboth[dfboth.S == data1[i]])
    plt.title(plot_titles[i])
    plt.legend()