如何旋转 Seaborn 折线图

Question

我该如何旋转一个seaborn.lineplot使得结果基于y而不是x。

例如，以下代码：

import pandas as pd
import seaborn as sns
df = pd.DataFrame([[0,1],[0,2],[0,1.5],[1,1],[1,5]], columns=['group','val'])
sns.lineplot(x='group',y='val',data=df)

创建这个图表：

但是有没有一种方法可以将图表旋转90°？这样我们就会在X轴上有“val”，在Y轴上有“group”，并且std将从左到右而不是从下到上。

谢谢

编辑：我已在seaborn中开了一个票，以请求此功能：https://github.com/mwaskom/seaborn/issues/1661

- Oren

Answer 1

根据seaborn文档中关于lineplot的说明，传递给data的数据框必须是整洁（“长格式”）的数据框，其中每个列都是一个变量，每一行都是一个观察值。这似乎意味着即使通过操纵数据，也没有办法强制切换轴。如果有方法可以做到这一点，我还没有找到它 - 我相信有更优雅的方法来解决这个问题，但你可以手动处理。像这样做就可以了：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
df = pd.DataFrame([[0,1],[0,2],[0,1.5],[1,1],[1,5]], columns=['group','val'])
group = df['group'].tolist()
val = df['val'].tolist()
yl = list()
yu = list()
avg = list()
ii = 0
while ii < len(group):   #Loop through all the groups
    g = group[ii]
    y0 = val[ii]
    y1 = val[ii]
    s = 0
    jj = ii
    while (jj < len(group) and group[jj] == g):
        s += val[jj]
        #This takes the min and max, but could easily take the standard deviation
        if val[jj] > y1:
            y1 = val[jj]
        if val[jj] < y0:
            y0 = val[jj]
        jj += 1
    avg.append(s/(jj - ii))
    ii = jj
    yl.append(y0)
    yu.append(y1)

x = np.linspace(min(group), max(group), len(yl))
plt.ylabel(df.columns[0])
plt.xlabel(df.columns[1])
plt.plot(avg, x, color="#5a9edd", linestyle="-", linewidth=1.5)
plt.fill_betweenx(x, yl, yu, alpha=0.3)

这将为您提供以下图表：

为了简洁起见，此处使用每个组的最小值和最大值来给出误差带，但可以根据需要轻松更改为标准误差或标准偏差。

- Ghost

Answer 2

考虑如果不使用seaborn会怎样做。您需要计算均值和标准差，并将其作为组的函数绘制出来。现在，非常容易通过plot(x,y)交换x和y：plot(y,x)。对于填充区域，您可以使用fill_betweenx而不是fill_between。

下面是两种情况的比较。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([[0,1],[0,2],[0,1.5],[1,1],[1,5]], columns=['group','val'])

mean = df.groupby("group").mean()
std = df.groupby("group").std()

fig, (ax, ax2) = plt.subplots(ncols=2)

ax.plot(mean.index, mean["val"].values)
ax.fill_between(mean.index, (mean-std)["val"].values, (mean+std)["val"].values, alpha=.5)
ax.set(xlabel="group", ylabel="val")

ax2.plot(mean["val"].values, mean.index)
ax2.fill_betweenx(mean.index, (mean-std)["val"].values, (mean+std)["val"].values, alpha=.5)
ax2.set(ylabel="group", xlabel="val")

fig.tight_layout()
plt.show()

- ImportanceOfBeingErnest

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谢谢，如果您（130k rep）说从seaborn内部不可能实现，我明白我必须找到一个解决方法。谢谢。 - Oren

嗯，解决方法是（例如）这个答案。还要考虑到即使在“未转置”情况下，数据聚合和绘图的分离也有很多优点。总之，可能的替代方案是这个答案，其中从图中提取并转置了数据。 - ImportanceOfBeingErnest

谢谢，由于seaborn中不存在这个功能，我会接受你的答案。 - Oren

如果一开始就说明Seaborn中不存在这个功能，那么这个答案会更清晰明了。 - semblable