Come estrarre i valori di tupla nel dataframe di panda per l'uso di matplotlib?

Question

Ho la seguente dataframe:

import numpy as np 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 

x = np.arange(10) 
x = np.concatenate((x,x)) 
y = [] 
for i in range(2): 
    y.append(np.random.random_integers(0,10,20)) 

d = {'A': [(x[i], y[0][i]) for i in range(20)], 
    'B': [(x[i], y[1][i]) for i in range(20)]} 
df = pd.DataFrame(d, index = list('aaaaaaaaaabbbbbbbbbb')) 

df

A  B 
a (0, 2) (0, 10) 
a (1, 0) (1, 8) 
a (2, 3) (2, 8) 
a (3, 7) (3, 8) 
a (4, 8) (4, 10) 
a (5, 2) (5, 0) 
a (6, 1) (6, 4) 
a (7, 3) (7, 9) 
a (8, 4) (8, 4) 
a (9, 4) (9, 10) 
b (0, 0) (0, 3) 
b (1, 2) (1, 10) 
b (2, 8) (2, 3) 
b (3, 1) (3, 7) 
b (4, 6) (4, 1) 
b (5, 8) (5, 3) 
b (6, 1) (6, 4) 
b (7, 1) (7, 1) 
b (8, 2) (8, 7) 
b (9, 9) (9, 3) 

Come faccio a fare le seguenti trame?

Il grafico 1 è sulla colonna 'A', 2 righe (una riga per indice = a, l'altra per indice = b), i valori x sono i primi elementi delle tuple. I valori y sono i 2 elementi della tupla.

Plot 2 è in column'B', il resto è lo stesso grafico 1.

io non riesco a capire come posso estrarre i valori dai tuple nel dataframe.

Inoltre, il gruppo sarà utile in questo caso?

In realtà, ho circa mille colonne di dati, 5 gruppi, ogni gruppo ~ 500 righe. Quindi sto cercando un modo rapido per risolvere questo (dimensioni dataframe ~ 2500 x 1000)

Grazie mille

Answer 1

Ecco come togliere l'imballo del tuple utilizzando zip. *unpacks the argument list di ogni colonna.

df['A.x'], df['A.y'] = zip(*df.A) 
df['B.x'], df['B.y'] = zip(*df.B) 

>>> df.head() 
     A  B A.x A.y B.x B.y 
a (0, 6) (0, 0) 0 6 0 0 
a (1, 8) (1, 4) 1 8 1 4 
a (2, 8) (2, 5) 2 8 2 5 
a (3, 5) (3, 2) 3 5 3 2 
a (4, 2) (4, 4) 4 2 4 4 

Answer 2

Penso che si può utilizzare solo indexing with str:

df['a1'], df['a2'] = df['A'].str[0], df['A'].str[1] 
df['b1'], df['b2'] = df['B'].str[0], df['B'].str[1] 

print (df) 
     A  B a1 a2 b1 b2 
a (0, 5) (0, 1) 0 5 0 1 
a (1, 0) (1, 5) 1 0 1 5 
a (2, 3) (2, 9) 2 3 2 9 
a (3, 3) (3, 8) 3 3 3 8 
a (4, 7) (4, 9) 4 7 4 9 
a (5, 9) (5, 4) 5 9 5 4 
a (6, 3) (6, 3) 6 3 6 3 
a (7, 5) (7, 0) 7 5 7 0 
a (8, 2) (8, 3) 8 2 8 3 
a (9, 4) (9, 5) 9 4 9 5 
b (0, 7) (0, 0) 0 7 0 0 
b (1, 6) (1, 2) 1 6 1 2 
b (2, 8) (2, 3) 2 8 2 3 
b (3, 8) (3, 8) 3 8 3 8 
b (4, 10) (4, 1) 4 10 4 1 
b (5, 1) (5, 3) 5 1 5 3 
b (6, 6) (6, 3) 6 6 6 3 
b (7, 7) (7, 3) 7 7 7 3 
b (8, 7) (8, 7) 8 7 8 7 
b (9, 8) (9, 0) 9 8 9 0