如何将平均线添加到 seaborn stripplot 或 swarmplot

Question

我有一个带有垂直数据的相当简单的条形图。

planets = sns.load_dataset("planets")
sns.stripplot(x="method", y="distance", data=planets, size=4, color=".7")
plt.xticks(rotation=45, ha="right")
plt.show()

我想将每个 x 元素 (method) 的平均值绘制为一个类似于您得到的小水平条：

sns.boxplot(
    x="method",
    y="distance",
    data=planets,
    whis=[50, 50],
    showfliers=False,
    showbox=False,
    showcaps=False
)

但第一个/第三个四分位数没有垂直线（whis=[50,50] 只是点）并显示平均值而不是中位数。也许有一个不涉及箱线图的更优雅的解决方案。

提前致谢。

Answer 1

• 箱线图对象在matplotlib.pyplot.boxplot中定义
  • showmeans=True
  • meanline=True 用线条代替标记
  • meanprops={'color': 'k', 'ls': '-', 'lw': 2} 设置线条的颜色、样式和宽度。
    • 有关其他线路属性，请参阅 matplotlib.lines.Line2D。
  • medianprops={'visible': False} 使中线不可见
  • whiskerprops={'visible': False} 使晶须线不可见
  • zorder=10 将线放在顶层
• 在matplotlib v3.4.2 和seaborn v0.11.1 中测试

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# load the dataset
planets = sns.load_dataset("planets")

p = sns.stripplot(x="method", y="distance", data=planets, size=4, color=".7")
plt.xticks(rotation=45, ha="right")
p.set(yscale='log')

# plot the mean line
sns.boxplot(showmeans=True,
            meanline=True,
            meanprops={'color': 'k', 'ls': '-', 'lw': 2},
            medianprops={'visible': False},
            whiskerprops={'visible': False},
            zorder=10,
            x="method",
            y="distance",
            data=planets,
            showfliers=False,
            showbox=False,
            showcaps=False,
            ax=p)
plt.show()

• 与seaborn.swarmplot 类似地工作

Answer 2

这是一个使用ax.hlines 的解决方案，使用groupby 和列表理解求平均值：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# load the dataset
planets = sns.load_dataset("planets")

p = sns.stripplot(x="method", y="distance", data=planets, size=4, color=".7", zorder=1)
plt.xticks(rotation=45, ha="right")
p.set(yscale='log');

df_mean = planets.groupby('method', sort=False)['distance'].mean()
_ = [p.hlines(y, i-.25, i+.25, zorder=2) for i, y in df_mean.reset_index()['distance'].items()]

输出：

Answer 3

这是另一个类似于箱线图想法但需要较少覆盖的技巧：绘制pointplot，但置信区间宽度为 0，并激活错误栏“caps”以获得可参数化宽度的水平线：

planets = sns.load_dataset("planets")
spec = dict(x="method", y="distance", data=planets)
sns.stripplot(**spec, size=4, color=".7")
sns.pointplot(**spec, join=False, ci=0, capsize=.7, scale=0)
plt.xticks(rotation=45, ha="right")

这里明显的一个缺点是，对于具有单一观察的组，引导会被跳过，因此您不会在那里得到平均线。这在实际应用中可能是也可能不是问题。

另一个技巧是自己进行分组，然后用非常宽的垂直线标记绘制散点图：

planets = sns.load_dataset("planets")
variables = dict(x="method", y="distance")
sns.stripplot(data=planets, **variables, size=4, color=".7")
sns.scatterplot(
    data=planets.groupby("method")["distance"].mean().reset_index(),
    **variables, marker="|", s=2, linewidth=25
)
plt.xticks(rotation=45, ha="right")