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.agg()で集計した特定の値の棒グラフを作成したい

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前提・実現したいこと

以下のコードで.groupby().agg()で集計した"Speed"の"percentile(90)"に関して、"Player"がx軸、"percentile(90)"がy軸の棒グラフを作成したいです。

拙い説明ですが、ご教授の程よろしくお願いします。

発生している問題・エラーメッセージ

該当のソースコード

import pandas as pd
import numpy as np
pd.options.display.float_format="{:.1f}".format
start,end = "2021/4/1","2021/4/30"
dates = pd.date_range(start=start,end=end,freq="D")
players = [f"Player{i}"for i in range(1,6)]

N = 200
dates = np.random.choice(dates,size=N)
dates.sort()
players=np.random.choice(players,size=N)

df = pd.DataFrame({
        "Date": dates,
      "Player": players,
       "Speed": np.random.sample(N) * 100.0,
       "Angle": np.random.sample(N) * 40.0 - 20.0,
  "Efficiency": np.random.sample(N) * 100.0,
})

def percentile(n):
    def percentile_(x):
        return np.percentile(x, n)
    percentile_.__name__ = '%sth' % n
    return percentile_

def AA416(angle):
    return 100*angle[(angle>=4.0)&(angle<16.0)].count()/angle.count()

dfx = df.groupby("Player").agg({
               "Player":"count",
     "Speed":[np.mean,percentile(90),np.max,np.std],
   "Angle":[np.mean,np.std,AA416],
   "Efficiency":[np.mean],
})
dfx.loc['Average', :] = dfx.mean()

試したこと

.agg()で集計した特定の値(ここでいう"percentile(90)")に関して、という限定の方法がわかりません。

補足情報(FW/ツールのバージョンなど)

python3.9.4,vscode

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回答 2

checkベストアンサー

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軸ラベルやタイトルは適当に付けて下さい。

from matplotlib import pyplot as plt

dfx[('Speed', '90th')].plot.bar()
plt.show()

イメージ説明

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  • .agg()で集計した特定の値(ここでいう"percentile(90)")に関して、という限定の方法がわかりません。

multiindexですので以下のようにします。

>>> print(dfx)
        Player Speed                Angle            Efficiency
         count  mean 90th amax  std  mean  std AA416       mean
Player
Player1   32.0  45.7 83.6 93.3 27.8   4.1 11.7  25.0       45.0
Player2   49.0  55.1 94.0 97.9 31.8   0.9 10.9  34.7       51.6
Player3   38.0  50.4 82.5 90.0 27.0   1.0 10.4  39.5       52.9
Player4   30.0  53.2 91.3 99.7 27.3  -2.0 13.6  30.0       54.3
Player5   51.0  52.4 93.0 99.3 31.2   1.3 10.9  31.4       54.9
Average   40.0  51.4 88.9 96.0 29.0   1.0 11.5  32.1       51.7
>>> print(dfx[('Speed',  '90th')])
Player
Player1   83.6
Player2   94.0
Player3   82.5
Player4   91.3
Player5   93.0
Average   88.9
Name: (Speed, 90th), dtype: float64

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