python - 按类别分隔的 Pandas 数据框误差条图

Question

因此，我尝试了 seaborn 和 pandas native 绘图功能，但感觉自己被降级为使用纯 matplotlib，这令人失望但这是我目前遇到的问题。

我有一个 pandas 数据框，其中包含时间的 x 值、幅度的 y 值以及名为“不确定性”的列中的自定义误差值。我还有一个名为“过滤器”的专栏。对于每个过滤器，我想基本上绘制一个带有x=时间、y=幅度、yerr=不确定性的误差条图。这是一个示例数据(因为真实数据是专有的):

Image   Filter    Time  Magnitude   Uncertainty
File1   1 micron    0   12.1    0.008
File2   1.5 micron  0   13.4    0.01
File3   1 micron    1   12.9    0.01
File4   1.5 micron  1   13.8    0.013
File5   1 micron    2   14.2    0.014
File6   1.5 micron  2   14.66   0.0155
File7   1 micron    3   15.12   0.017
File8   1.5 micron  3   15.58   0.0185
File9   1 micron    4   16.04   0.02
File10  1.5 micron  4   16.5    0.0215
File11  1 micron    5   16.96   0.023
File12  1.5 micron  5   17.42   0.0245
File13  1 micron    6   17.88   0.026
File14  1.5 micron  6   18.34   0.0275
File15  1 micron    7   18.8    0.029
File16  1.5 micron  7   19.26   0.0305
File17  1 micron    8   19.72   0.032
File18  1.5 micron  8   20.18   0.0335
File19  1 micron    9   20.64   0.035
File20  1.5 micron  9   21.1    0.0365

因此，在单个图上，我想要一系列带有与该过滤器(1 微米或 1.5 微米)相对应的误差条(基于不确定性列)的点。

如果我在 seaborn 中执行此操作，我会得到以下结果:

我无法制作带有错误栏的 map (如上面一行中注释的那样)，因为它声明:

"ValueError: yerr must be a scalar, the same dimensions as y, or 2xN."

如果我直接在 pandas 中尝试这个，我会得到以下结果:

这两个都不是我想要的。我认为 pandas 和 seaborn 应该可以缓解所有这些问题，并使完成此类工作变得更简单、更容易，而不必做一些人为的废话，比如将其读入 numpy genfromtxt，按过滤器排序等

Answer 1

这就是实现你想要的:

g = sns.FacetGrid(data=df, hue='Filter')
g.map(plt.errorbar, 'Time', 'Magnitude', 'Uncertainty', fmt='o', elinewidth=1, capsize=5, capthick=1)
g.add_legend()

正如 @FabienP 在他的评论中所说，你的问题可能只是你的错误栏太小而看不见。您的意思是绘制 yerr=Magnitude*Uncertainty 吗？