使用Pandas按两个组制作箱形图

Question

使用Pandas按两个组制作箱形图

4

我有如下数据集：

df_plots = pd.DataFrame({'Group':['A','A','A','A','A','A','B','B','B','B','B','B'],
                         'Type':['X','X','X','Y','Y','Y','X','X','X','Y','Y','Y'],
                         'Value':[1,1.2,1.4,1.3,1.8,1.5,15,19,18,17,12,13]})
df_plots
    Group   Type    Value
0   A       X       1.0
1   A       X       1.2
2   A       X       1.4
3   A       Y       1.3
4   A       Y       1.8
5   A       Y       1.5
6   B       X       15.0
7   B       X       19.0
8   B       X       18.0
9   B       Y       17.0
10  B       Y       12.0
11  B       Y       13.0

我希望创建按组（此示例中有两个）分类的箱线图，并在每个图中按类型显示。我已尝试：

fig, axs = plt.subplots(1,2,figsize=(8,6), sharey=False)
axs = axs.flatten()

for i, g in enumerate(df_plots[['Group','Type','Value']].groupby(['Group','Type'])):
    g[1].boxplot(ax=axs[i])

由于循环尝试创建4个图，因此会导致IndexError错误。

---------------------------------------------------------------------------
IndexError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-12-8e1150950024> in <module>
      3 
      4 for i, g in enumerate(df[['Group','Type','Value']].groupby(['Group','Type'])):
----> 5     g[1].boxplot(ax=axs[i])

IndexError: index 2 is out of bounds for axis 0 with size 2

然后我尝试了这个：

fig, axs = plt.subplots(1,2,figsize=(8,6), sharey=False)
axs = axs.flatten()

for i, g in enumerate(df_plots[['Group','Type','Value']].groupby(['Group','Type'])):
    g[1].boxplot(ax=axs[i], by=['Group','Type'])

但是，我也遇到了同样的问题。期望的结果应该只有两个图，每个图上有每种类型的盒式图。这是这个想法的草图：

任何帮助都将不胜感激，通过这段代码，我可以控制一些无法使用 seaborn 控制的数据方面的内容。

- Alexis

4个回答

4

使用 seaborn.catplot：

import seaborn as sns
sns.catplot(data=df, kind='box', col='Group', x='Type', y='Value', hue='Type', sharey=False, height=4)

- mozway

1

你好@mozway，感谢你的回答，但我更喜欢给定的代码，不要用seaborn，因为我必须在循环内进行一些计算。无论如何，谢谢。 - Alexis

你不能使用 FacetGrid 吗？它可以处理图形布局，同时仍然让你访问每个组的原始数据。如果你真的不想用，那就预处理你的数据，并只按 'Group' 分组绘图。 - mozway

@Alexis：“我必须在循环内进行一些计算”并未在原始帖中说明。最好将计算步骤与绘图步骤分开。 - Trenton McKinney

3

正如@Prune提到的，问题在于您的groupby()返回了四个组（AX、AY、BX、BY），因此首先要修复索引，然后再清理一些问题：

将axs[i]更改为axs[i//2]，将组0和1放在axs[0]上，将组2和3放在axs[1]上。
添加positions=[i]以将箱线图并排而不是堆叠。
在绘制后设置title和xticklabels（我不知道如何在主循环中实现此操作）。

for i, g in enumerate(df_plots.groupby(['Group', 'Type'])):
    g[1].boxplot(ax=axs[i//2], positions=[i])

for i, ax in enumerate(axs):
    ax.set_title('Group: ' + df_plots['Group'].unique()[i])
    ax.set_xticklabels(['Type: X', 'Type: Y'])

请注意，里程可能因版本而异：

	`matplotlib.__version__`	`pd.__version__`
已确认可用	3.4.2	1.3.1
已确认不可用	3.0.1	1.2.4

- tdy

1

你好 @tdy，我尝试过你的解决方案，但我的结果与你的图片不同（我的每边只显示一个箱线图）。我甚至复制粘贴了你的代码，但它并没有展示出你的效果。我有什么遗漏吗？ - Alexis

2

不太确定。我只是添加了一个完整的最小示例，它给出了您期望的输出。如果仍然不能得到相同的结果，也许这是一个版本问题？我正在使用matplotlib 3.4.2和pandas 1.3.1。 - tdy

1

那一定是问题所在！我的matplotlib版本是3.0.1，pandas版本是1.2.4，我会尝试更新并查看是否能够重现您的图。谢谢！ - Alexis

1

那就是问题所在，版本的问题！现在有了你的代码，问题解决了，谢谢！ - Alexis

2

直接问题是你的groupby操作返回四个元素（AX，AY，BX，BY），你试图单独绘制它们。你尝试使用ax=axs[i] ...但是i运行0-3，而你的扁平结构中只有两个元素。没有axs[2]或axs[3]，这引发了给定的运行时异常。

你需要解决你的引用问题。

- Prune

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可以查看英文原文，
原文链接

- Henry Ecker · Accepted Answer

我们可以使用 groupby boxplot 来根据每个 Group 创建子图，然后按 Type 分离每个 boxplot：

fig, axes = plt.subplots(1, 2, figsize=(8, 6), sharey=False)
df_plots.groupby('Group').boxplot(by='Type', ax=axes)
plt.show()

或者，通过直接在函数调用中传递参数来实现无需subplots：

axes = df_plots.groupby('Group').boxplot(by='Type', figsize=(8, 6),
                                         layout=(1, 2), sharey=False)
plt.show()

数据和导入：

import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

df_plots = pd.DataFrame({
    'Group': ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B'],
    'Type': ['X', 'X', 'X', 'Y', 'Y', 'Y', 'X', 'X', 'X', 'Y', 'Y', 'Y'],
    'Value': [1, 1.2, 1.4, 1.3, 1.8, 1.5, 15, 19, 18, 17, 12, 13]
})