Pandas Gruppe, Filter & Plot

Question

Ich habe einen Datenrahmen

Date   rule_name 
Jan 1 2016 A 
Feb 4 2016 B 
Jun 6 2016 C 
Feb 5 2016 B 
Feb 9 2016 D 
Jun 5 2016 A 

Und so weiter ...

ich einen Datenrahmen für jede Regel ähnlich wie unten zu bekommen bin der Hoffnung: Z.B. Datenrahmen für rule_name A:

date  counts (rule_name) %_rule_name 
Jan 16  1     100 
Feb 16  0     0 
Jun 16  1     50 

Eg Datenrahmen für rule_name B:

date  counts (rule_name) %_rule_name 
Jan 16  0     0 
Feb 16  2     66.6 
Jun 16  0     0 

Etc.

Meine aktuelle Lösung:

rule_names = df['rule_name'].unique().tolist() 
for i in rule_names: 
    df_temp = df[df['rule_name'] == i] 
    df_temp = df.groupby(df['date'].map(lambda x: str(x.year) + '-' + str(x.strftime('%m')))).count() 
    df_temp.plot(kind='line', title = 'Rule Name: ' + str(i)) 

Wie Sie sehen kann ich bin nicht in der Lage Erhalte den Namen der% -Regel und zeichne nur den count_rule_name. Ich habe das Gefühl, dass es (a) eine Lösung und (b) eine bessere Lösung gibt, die dann durch den Namen und die Plotting der einzelnen Regeln iteriert, aber leider nicht in der Lage ist, es herauszufinden.

Answer 1

Lösung
Verwenden df.Date.str.split().str[0] erhalten Monate

df.groupby([df.Date.str.split().str[0]]).rule_name.value_counts(True) \ 
    .unstack(fill_value=0).mul(100).round(1) 

Plot

df.groupby([df.Date.str.split().str[0]]).rule_name.value_counts(True) \ 
    .unstack(fill_value=0).mul(100).round(1).plot.bar() 

Validate Zählt

df.groupby([df.Date.str.split().str[0], df.rule_name]).size().unstack(fill_value=0)