如何解决带有熊猫系列对象的 Seaborn 图
我有 4 个 pandas Series 对象,它们的大小不同,索引也不同。我想创建一个条形图或箱形图来显示这些系列的中值有何不同。
例如我的系列之一是:
- 0.912
- 1.4324
- 2.3910
- 1.4324
- 5.2331 ...
另一个:
- 2.1231
- 3.4244
- 4.123 ...
我无法将 seaborn.Boxplot 或 seaborn.barplot 设置为可视化以下内容:
解决方法
将 concat
与 DataFrame.stack
和 Series.reset_index
一起用于 DataFrame,然后绘制:
s1 = pd.Series([1,2,3])
s2 = pd.Series([20,1,3,6,90],index=list('abcde'))
s3 = pd.Series([4,5,2.6],index=list('ABC'))
s4 = pd.Series([7,20.8],index=list('XY'))
df = (pd.concat([s1,s2,s3,s4],axis=1,keys=('a','b','c','d'))
.stack()
.rename_axis(('a','b'))
.reset_index(name='c'))
print (df)
a b c
0 0 a 1.0
1 1 a 2.0
2 2 a 3.0
3 A c 4.0
4 B c 5.0
5 C c 2.6
6 X d 7.0
7 Y d 20.8
8 a b 20.0
9 b b 1.0
10 c b 3.0
11 d b 6.0
12 e b 90.0
sns.barplot(data=df,x='b',y='c')
与 DataFrame.melt
类似的想法并通过 DataFrame.dropna
删除缺失值:
s1 = pd.Series([1,index=list('XY'))
df = pd.concat([s1,'d')).melt().dropna()
print (df)
variable value
0 a 1.0
1 a 2.0
2 a 3.0
21 b 20.0
22 b 1.0
23 b 3.0
24 b 6.0
25 b 90.0
29 c 4.0
30 c 5.0
31 c 2.6
45 d 7.0
46 d 20.8
sns.barplot(data=df,x='variable',y='value')
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