如何在Seaborn条形图上绘制误差线

Question

我有以下数据框：

data = {'Value':[6.25, 4.55, 4.74, 1.36, 2.56, 1.4, 3.55, 3.21, 3.2, 3.65, 3.45, 3.86, 13.9, 10.3, 15], 
        'Name':['Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke'],
        'Param': ['Param1', 'Param1', 'Param1', 
                 'Param2', 'Param2', 'Param2', 
                 'Param3', 'Param3', 'Param3', 
                 'Param4', 'Param4', 'Param4',
                 'Param5', 'Param5', 'Param5'],
        'error': [2.55, 1.24, 0, 0.04, 0.97, 0, 0.87, 0.7, 0, 0.73, 0.62, 0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)

我想在条形图中添加误差线（已在误差列中预定义），但我似乎无法正确设置X坐标？它显示Param5的误差栏，但Param5没有任何错误吗？同样对于Luke，没有错误，但是画了一个Param1的误差线。

plt.figure()
ax = sns.barplot(x = 'Param', y = 'Value', data = df, hue = 'Name', palette = sns.color_palette('CMRmap_r', n_colors = 3))
x_coords = [p.get_x() + 0.5*p.get_width() for p in ax.patches]
y_coords = [p.get_height() for p in ax.patches]
plt.errorbar(x=x_coords, y=y_coords, yerr=df["error"], fmt="none", c= "k")

- JonnDough

Answer 1

ax.patches 中的条形图按照 hue 值排序。为了使条形图与数据框按照相同顺序排列，可以先按 Name 排序，再按 Param 排序数据框。

from matplotlib import pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd

data = {'Value': [6.25, 4.55, 4.74, 1.36, 2.56, 1.4, 3.55, 3.21, 3.2, 3.65, 3.45, 3.86, 13.9, 10.3, 15],
        'Name': ['Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke',
                 'Peter', 'Anna', 'Luke'],
        'Param': ['Param1', 'Param1', 'Param1',
                  'Param2', 'Param2', 'Param2',
                  'Param3', 'Param3', 'Param3',
                  'Param4', 'Param4', 'Param4',
                  'Param5', 'Param5', 'Param5'],
        'error': [2.55, 1.24, 0, 0.04, 0.97, 0, 0.87, 0.7, 0, 0.73, 0.62, 0, 0, 0, 0]}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.sort_values(['Name', 'Param'])

plt.figure(figsize=(8, 5))
ax = sns.barplot(x='Param', y='Value', data=df, hue='Name', palette='CMRmap_r')
x_coords = [p.get_x() + 0.5 * p.get_width() for p in ax.patches]
y_coords = [p.get_height() for p in ax.patches]
ax.errorbar(x=x_coords, y=y_coords, yerr=df["error"], fmt="none", c="k")
plt.show()

注意，默认情况下，列会按字母顺序排序。如果想要保持原有顺序，可以通过pd.Categorical(df['Name'], df['Name'].unique())将该列转化为分类数据。

df = pd.DataFrame(data)
df['Name'] = pd.Categorical(df['Name'], df['Name'].unique())
df['Param'] = pd.Categorical(df['Param'], df['Param'].unique())
df = df.sort_values(['Name', 'Param'])

- JohanC

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如果您的条形图是另一种方向，请将 x_coord 更改为 [p.get_width() for p in ax.patches]，并将 y_coord 更改为 [p.get_y() + 0.5* p.get_height() for p in ax.patches]。而不是 yerr 参数，应使用 xerr 参数。 - S.Chauhan