我有一个DataFrame，里面有一个key列，两个column列，我要把两个column列都划到一张图里面，横坐标是key列

你可以使用Python中的Matplotlib库来实现这个功能。下面是一个示例代码：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'key': [1, 2, 3, 4, 5],
    'col1': [10, 20, 30, 40, 50],
    'col2': [15, 25, 35, 45, 55]
})

# 绘制图表
plt.plot(df['key'], df['col1'], label='Column 1')
plt.plot(df['key'], df['col2'], label='Column 2')

# 添加图例和标签
plt.legend()
plt.xlabel('Key')
plt.ylabel('Value')
plt.title('Two Columns Plot')

# 显示图表
plt.show()

这段代码会将DataFrame中的两个列（`col1`和`col2`）画成一张图，横坐标为`key`列。你可以根据需要修改代码中的列名、标签等信息。

相关问题

如何使用Pandas将两个DataFrame根据列名合并，当列名相同时，对应数值应相加以生成新的一列？

在Pandas中，你可以使用`concat()`、`join()`或`merge()`函数来合并两个DataFrame，如果列名相同且需要进行数值相加，最常用的是`merge()`或`add()`方法。

1. `concat()`: 如果你需要简单地水平拼接数据，并保持列名一致，可以使用`pd.concat()`，传入`axis=1`参数表示按列合并：

df_result = pd.concat([df1, df2], axis=1)

然后你可以用`fillna(0)`填充NaN值，再用`df_result.iloc[:, i] += df_result.iloc[:, j]`这样的行级操作对对应位置的数值求和，其中i和j分别是列名的索引。

2. `merge()`: 更推荐`merge()`，因为它允许更复杂的合并条件，例如基于特定列的匹配。假设两个DataFrame有一个共同的键列（key），你可以这样做：

merged_df = pd.merge(df1, df2, on='common_column', how='outer')

然后选择需要相加的列并求和：

merged_df['new_column'] = merged_df[['column_to_add_1', 'column_to_add_2']].sum(axis=1)

3. `add()` 或 `add_prefix()` + `sum(axis=1)`: 直接在一个已经包含所有数据的DataFrame上使用`add()`函数，或先给列添加前缀避免命名冲突，然后沿列方向求和：

df_result = (df1.add(df2, fill_value=0)
             .add_prefix('_').rename(columns=lambda x: x[1:])
             .groupby(level=0).sum())

这将创建一个新的DataFrame，其中每个公共列都有两个版本（来自df1和df2），它们被相加。

列出dataframe主键相同但其他列不同的行

在Python的pandas库中，如果你有一个DataFrame并且你想找出那些主键（通常指`index`或`primary key`）相同但其他列数据不完全相同的行，你可以使用`duplicated`和`keep=False`方法结合`groupby`和`apply`来实现这个功能。这里是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设df是你想要检查的DataFrame，假设'your_key_column'是你的主键列
df = ...  # 请替换为你的DataFrame实例

# 使用duplicated标记重复的主键，keep=False表示除了第一个出现的外都视为重复
duplicates = df.duplicated(subset='your_key_column', keep=False)

# 创建一个新的DataFrame，只包含重复的行
repeated_rows = df[duplicates]

# 如果你想查看每个主键下的不同行，可以进一步分组并应用一个函数（如all()确保所有非主键列都不全相同）
unique_combinations = repeated_rows.groupby('your_key_column').apply(lambda x: x.drop_duplicates(keep='first'))

print(unique_combinations)

在这个例子中，`duplicated`函数会返回一个布尔Series，其中True表示该行的主键已经存在。然后我们筛选出这些重复的行。如果你想找到每个主键下唯一的不同组合，就用`groupby`对主键进行分组，再用`drop_duplicates`去除每一组中的重复行。