在pandas中为分组的柱状图绘制误差线

Question

在pandas中为分组的柱状图绘制误差线

11

我可以在单系列条形图上绘制误差线，像这样：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[4,6,1,3], [5,7,5,2]], columns = ['mean1', 'mean2', 'std1', 'std2'], index=['A', 'B'])
print(df)
     mean1  mean2  std1  std2
A      4      6     1     3
B      5      7     5     2

df['mean1'].plot(kind='bar', yerr=df['std1'], alpha = 0.5,error_kw=dict(ecolor='k'))

在此处输入图像描述

正如预期的那样，指标A的平均值与相同指标的标准差配对，误差线显示该值的+/-。

然而，当我尝试在同一图中绘制'mean1'和'mean2'时，我无法以同样的方式使用标准差:

df[['mean1', 'mean2']].plot(kind='bar', yerr=df[['std1', 'std2']], alpha = 0.5,error_kw=dict(ecolor='k'))

    Traceback (most recent call last):

  File "<ipython-input-587-23614d88a3c5>", line 1, in <module>
    df[['mean1', 'mean2']].plot(kind='bar', yerr=df[['std1', 'std2']], alpha = 0.5,error_kw=dict(ecolor='k'))

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\tools\plotting.py", line 1705, in plot_frame
    plot_obj.generate()

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\tools\plotting.py", line 878, in generate
    self._make_plot()

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\tools\plotting.py", line 1534, in _make_plot
    start=start, label=label, **kwds)

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\tools\plotting.py", line 1481, in f
    return ax.bar(x, y, w, bottom=start,log=self.log, **kwds)

  File "C:\Users\nameDropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\matplotlib\axes.py", line 5075, in bar
    fmt=None, **error_kw)

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\matplotlib\axes.py", line 5749, in errorbar
    iterable(yerr[0]) and iterable(yerr[1])):

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1635, in __getitem__
    return self._getitem_column(key)

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 1642, in _getitem_column
    return self._get_item_cache(key)

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 983, in _get_item_cache
    values = self._data.get(item)

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 2754, in get
    _, block = self._find_block(item)

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 3065, in _find_block
    self._check_have(item)

  File "C:\Users\name\Dropbox\Tools\WinPython-64bit-2.7.6.2\python-2.7.6.amd64\lib\site-packages\pandas\core\internals.py", line 3072, in _check_have
    raise KeyError('no item named %s' % com.pprint_thing(item))

KeyError: u'no item named 0'

我最接近期望输出的结果是这个：

df[['mean1', 'mean2']].plot(kind='bar', yerr=df[['std1', 'std2']].values.T, alpha = 0.5,error_kw=dict(ecolor='k'))

图像描述

现在误差条不对称地绘制出来了。相反，每个系列中的绿色和蓝色条都使用相同的正负误差，这就是我卡住的地方。我如何使我的多系列柱状图的误差条外观类似于只有一个系列时的外观？

更新： 看起来这在 pandas 0.14 中已经修复，我之前看的是0.13的文档。不过我现在没有升级pandas的可能性。稍后会进行并查看结果。

- joelostblom

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- velodrome · Accepted Answer

yerr=df[['mean1', 'mean2']]中的yerr=df[['std1', 'std2']]无效，因为列名与df[['mean1', 'mean2']]不同。

当将数据框传递给yerr时，列名必须与数据列相同（例如 mean1 和 mean2）。
请参见在 pandas 中向分组条形图添加误差线

通过使用df[['std1', 'std2']].to_numpy().T，可以绕过此问题并传递一个没有命名列的错误数组。
测试结果基于python 3.8.11，pandas 1.3.3，matplotlib 3.4.3

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

df = pd.DataFrame([[4,6,1,3], [5,7,5,2]], columns = ['mean1', 'mean2', 'std1', 'std2'], index=['A', 'B'])

   mean1  mean2  std1  std2
A      4      6     1     3
B      5      7     5     2

# convert the std columns to an array
yerr = df[['std1', 'std2']].to_numpy().T

# print(yerr)
array([[1, 5],
       [3, 2]], dtype=int64)

df[['mean1', 'mean2']].plot(kind='bar', yerr=yerr, alpha=0.5, error_kw=dict(ecolor='k'))
plt.show()