在对数据进行分组后，绘制带有均值和标准差的误差条图。

Question

我有以下数据框：

                    mean       std
insert quality                    
0.0    good     0.009905  0.003662
0.1    good     0.450190  0.281895
       poor     0.376818  0.306806
0.2    good     0.801856  0.243288
       poor     0.643859  0.322378
0.3    good     0.833235  0.172025
       poor     0.698972  0.263266
0.4    good     0.842288  0.141925
       poor     0.706708  0.241269
0.5    good     0.853634  0.118604
       poor     0.685716  0.208073
0.6    good     0.845496  0.118609
       poor     0.675907  0.207755
0.7    good     0.826335  0.133820
       poor     0.656934  0.222823
0.8    good     0.829707  0.130154
       poor     0.627111  0.213046
0.9    good     0.816636  0.137371
       poor     0.589331  0.232756
1.0    good     0.801211  0.147864
       poor     0.554589  0.245867

如果我想要绘制两条曲线（点+误差），并使用索引列“Insert”作为X轴，通过“Quality” [good, poor]区分这两条曲线，应该怎么做？它们还应该是不同的颜色。我有些卡住了，我已经尝试了各种绘图方式，但都不是我需要的那个。

- Marco Pietrosanto

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你想要一个平均值的条形图，标准差作为其周围的误差吗？还是一条线图，用std作为阴影区域？你想要什么样的输出？ - Nelewout

均值是一个点，标准差是一条垂直线（类似于matplotlib.errorbar）。 - Marco Pietrosanto

Answer 1

你可以遍历 df.groupby('quality') 中的分组，然后对每个分组调用 group.plot。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame({
    'insert': [0.0, 0.1, 0.1, 0.2, 0.2, 0.3, 0.3, 0.4, 0.4, 0.5, 0.5, 0.6, 0.6,
    0.7, 0.7, 0.8, 0.8, 0.9, 0.9, 1.0, 1.0],
    'mean': [0.009905, 0.45019, 0.376818, 0.801856, 0.643859, 0.833235,
    0.698972, 0.842288, 0.706708, 0.853634, 0.685716, 0.845496, 0.675907,
    0.826335, 0.656934, 0.829707, 0.627111, 0.816636, 0.589331, 0.801211,
    0.554589],
    'quality': ['good', 'good', 'poor', 'good', 'poor', 'good', 'poor', 'good',
    'poor', 'good', 'poor', 'good', 'poor', 'good', 'poor', 'good', 'poor',
    'good', 'poor', 'good', 'poor'], 
    'std': [0.003662, 0.281895, 0.306806, 0.243288, 0.322378, 0.172025,
    0.263266, 0.141925, 0.241269, 0.118604, 0.208073, 0.118609, 0.207755,
    0.13382, 0.222823, 0.130154, 0.213046, 0.137371, 0.232756, 0.147864,
    0.245867]})

fig, ax = plt.subplots()    # 1

for key, group in df.groupby('quality'):
    group.plot('insert', 'mean', yerr='std', label=key, ax=ax)   # 2

plt.show()

为了使两个图表出现在同一坐标系中：

1. 创建自己的 axes 对象，ax。
2. 将 ax 参数设置为每个调用 group.plot 的 axes 对象。

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以柱状图的形式呈现可能会更好看:

# fill in missing data with 0, so the bar plots are aligned
df = df.pivot(index='insert', columns='quality').fillna(0).stack().reset_index()

colors = ['green', 'red']
positions = [0, 1]

for group, color, pos in zip(df.groupby('quality'), colors, positions):
    key, group = group
    print(group)
    group.plot('insert', 'mean', yerr='std', kind='bar', width=0.4, label=key, 
               position=pos, color=color, alpha=0.5, ax=ax)

ax.set_xlim(-1, 11)  
plt.show()

- unutbu