python - 使用 pandas DataFrame 的多列使用 relplot() 绘制连续误差条图-6ren

python - 使用 pandas DataFrame 的多列使用 relplot() 绘制连续误差条图

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-03 20:39:26

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我将相同物质的光谱数据加载到 pandas DataFrame 中，看起来像这样(有 20 个实验，波数达到 2300):

    experiment       0      1      2      3      4
    wave number
    400          358.0  307.1  242.6  364.4  308.2
    401          378.9  328.6  283.7  353.3  319.2
    402          402.4  351.4  320.4  347.6  329.8
    403          434.8  379.1  339.7  362.4  338.8
    404          477.1  412.1  339.7  400.4  345.9
    405          522.0  446.7  334.1  444.9  352.6    ...
    ...

我已经通过手动计算误差线的平均值和值并使用 matplotlib plt.errorbar() 函数实现了一个粗略但有效的版本。它看起来像这样(使用上面的数据):

但我认为这看起来相当难看，所以我想使用seaborn。我想要一个看起来像 this 的情节.

seaborn.relplot() 似乎能够准确地计算和绘制我想要的内容(如上面的链接所示)，但由于我的数据结构与他们在教程中使用的不同，我真的不知道应该如何做去做这件事吧。

最佳答案

假设您的 DF 是多索引的，它应该看起来像这样:

                            0      1      2      3      4
experiment wave_number
0          400          358.0  307.1  242.6  364.4  308.2
1          401          378.9  328.6  283.7  353.3  319.2
2          402          402.4  351.4  320.4  347.6  329.8
3          403          434.8  379.1  339.7  362.4  338.8
4          404          477.1  412.1  339.7  400.4  345.9
5          405          522.0  446.7  334.1  444.9  352.6

其中experiment和wave_number是索引。我们首先需要使用 df.reset_index() 将它们移动到列。现在应该如下所示:

df = df.reset_index()

   experiment  wave_number      0      1      2      3      4
0           0          400  358.0  307.1  242.6  364.4  308.2
1           1          401  378.9  328.6  283.7  353.3  319.2
2           2          402  402.4  351.4  320.4  347.6  329.8
3           3          403  434.8  379.1  339.7  362.4  338.8
4           4          404  477.1  412.1  339.7  400.4  345.9
5           5          405  522.0  446.7  334.1  444.9  352.6

然后，我们需要结合 experiment 和 wave_number 来融化此 DF 以生成多行。我们可以使用 df.melt() 来实现:

df = df.melt(id_vars=["experiment", "wave_number"], value_vars=["0", "1", "2", "3", "4"], var_name="measurement_number", value_name="measured_value")

现在应该看起来像这样:

df.sort_values(by=["wave_number", "measurement_number"])

    experiment  wave_number measurement_number measured_value
0            0          400                  0          358.0
6            0          400                  1          307.1
12           0          400                  2          242.6
18           0          400                  3          364.4
24           0          400                  4          308.2
1            1          401                  0          378.9
7            1          401                  1          328.6
13           1          401                  2          283.7
19           1          401                  3          353.3
25           1          401                  4          319.2
2            2          402                  0          402.4
8            2          402                  1          351.4
14           2          402                  2          320.4
20           2          402                  3          347.6
26           2          402                  4          329.8
3            3          403                  0          434.8
9            3          403                  1          379.1
15           3          403                  2          339.7
21           3          403                  3          362.4
27           3          403                  4          338.8
4            4          404                  0          477.1
10           4          404                  1          412.1
16           4          404                  2          339.7
22           4          404                  3          400.4
28           4          404                  4          345.9
5            5          405                  0          522.0
11           5          405                  1          446.7
17           5          405                  2          334.1
23           5          405                  3          444.9
29           5          405                  4          352.6

由于某种原因，我的 measured_value 列是字符串，因此我将它们转换为 float :

df.measured_value = df.measured_value.astype(float)

现在绘制seaborn图就非常简单了:

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
sns.relplot(x="wave_number", y="measured_value", kind="line", data=df)
plt.show()

这给出了:

关于python - 使用 pandas DataFrame 的多列使用 relplot() 绘制连续误差条图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/56948709/

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