在 panda concat 图上绘制不同的误差线答案

【问题标题】：Plot different errorbars on panda concat plot在 panda concat 图上绘制不同的误差线
【发布时间】：2021-03-26 23:57:28
【问题描述】：

我创建了一个函数，试图在数据框中绘制一些值的平均值条。我遇到麻烦的地方是为每个条形图添加相应的错误。我似乎无法理解如何正确使用 yerr 参数。

def env_mean_concat(dataframe_name, title_name, max_score):
  x = dataframe_name[dataframe_name['What environment did you use during the experiment?'] == 'Environment 1'].mean().rename('Environment 1')
  y = dataframe_name[dataframe_name['What environment did you use during the experiment?'] == 'Environment 2'].mean().rename('Environment 2')

  plot = pd.concat([x, y], axis=1).plot(kind = "bar", yerr=1) #yerr=env_std_dev(dataframe_name).values.T) 

  plot.set_title("Mean of " + title_name)
  plot.set_xlabel("Questions")
  plot.set_ylabel("Score")
  plot.set_ylim(0, max_score)

我还做了一个返回数据标准差的函数

def env_std_dev(dataframe_name):
  std_1 = dataframe_name[dataframe_name['What environment did you use during the experiment?'] == 'Environment 1'].std()
  std_2 = dataframe_name[dataframe_name['What environment did you use during the experiment?'] == 'Environment 2'].std()
  return std_1, std_2

在图片中您可以看到情节，但为了演示目的，使用 yerr=1。

我该怎么做才能让 std_1 成为蓝色条上的错误条，而 std_2 成为橙色条上的错误？

【问题讨论】：

您有数据样本吗？ x轴代表什么？我觉得你可以更轻松地组织你的数据以获得你想要的东西（例如groupby('environment').agg('mean', 'std').plot()）。你也可以看看 seaborn 图书馆
argument yerr 接受一个值、一个列表或一个数组，这就是您应该提供的。在您的情况下，这可能是两个值的列表，然后 matplotlib 假定第一个用于所有蓝色条，第二个用于其余的。或者两个列表的列表，每三个值，所以每个栏都有自己的错误栏。但正如 cripcate 所说 - 你的方法相当非传统。也许有更好的方法来实现所需的绘图，但您必须为此提供数据结构。

标签： python pandas dataframe matplotlib errorbar

【解决方案1】：

当然只是我无法理解yerr的结构！

更改了偏差码

def env_std_dev(dataframe_name):
  std_1 = dataframe_name[dataframe_name['What environment did you use during the experiment?'] == 'Environment 1'].std()
  std_2 = dataframe_name[dataframe_name['What environment did you use during the experiment?'] == 'Environment 2'].std()

  std = [std_1.to_numpy(), std_2.to_numpy()]
  
  return std

现在什么时候设置

yerr=env_std_dev(dataframe_name)

in env_mean_concat 给了我们我想要的情节：

感谢那些为我指明正确方向的人。以后肯定会去seaborn看看！

【讨论】：