在 pandas 的分组条形图中添加误差线 [英] Adding error bars to grouped bar plot in pandas

问题描述

我首先通过生成以下DataFrame在熊猫中生成情节:

I'm generating a plot in pandas by first generating the following DataFrame:

plotData=resultData.groupby(['student_model','lo_id']).describe().nShots.unstack().reset_index()
plotData['se'] = plotData['std']/np.sqrt(plotData['count'])

生成的数据框如下所示:

The resulting dataframe looks like this:

然后我像这样旋转和绘图:

Then I pivot and plot like so:

plotData.pivot(index='student_model',columns='lo_id',values='mean').plot(kind='bar')

结果如下:

这很好，但是我需要将"se"列中的值作为错误栏添加到绘图中，并且无法使其正常工作.我知道我可以添加一个参数来调用图(即...plot(kind='bar', yerr=???))，但是我不知道如何正确格式化它以使其正常工作.有什么想法吗?

That's all fine, but I need to add the values from the "se" column as errorbars to the plot, and can't get it to work. I know I can add an argument to call to plot (i.e ...plot(kind='bar', yerr=???)), but I don't know how to properly format this to make it work properly. Any ideas?

推荐答案

将数据作为图片发布不是一个好主意.这是一个解决方案:

Posting data as a picture is not a good idea. Here is a solution:

In [16]:
#se column store the errorbar values
print df
  class1 class2  se  val
0      A      R   1    1
1      A      G   1    2
2      B      R   1    3
3      B      G   1    4

[4 rows x 4 columns]
In [17]:

df.pivot(index='class1',columns='class2',values='val').plot(kind='bar', yerr=df.pivot(index='class1',columns='class2',values='se').values)
#or yerr=df.se.reshape((2,2))
#Where (2,2) is the shape of df.pivot(index='class1',columns='class2',values='val')
#which is less verbose but may not be general

这篇关于在 pandas 的分组条形图中添加误差线的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！