我正在从Excel电子表格中读取数据。该数据对于六种情景S1至S6中的每一种都有许多观察结果。当我将数据读入我的数据帧df时,它看起来如下:
Scenario LMP
0 S1 -21.454544
1 S1 -20.778094
2 S1 -20.027689
3 S1 -19.747170
4 S1 -20.814405
5 S1 -21.955406
6 S1 -23.018960
...
12258 S6 -34.089906
12259 S6 -34.222814
12260 S6 -26.712010
12261 S6 -24.555973
12262 S6 -23.062616
12263 S6 -20.488411
我想创建一个小提琴图,每个小提琴都有六个场景。我是Pandas和数据框架的新手,尽管在最后一天进行了大量的研究/测试,我还是无法找到一种优雅的方法将一些参考传递给我的数据框(将它分成不同的系列用于每个场景)将在axes.violinplot()语句中工作。例如,我尝试了以下,但不起作用。我在我的axes.violinplot语句中得到一个“ValueError:无法将大小为1752的序列复制到维度为2的数组轴”。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# load data into a dataframe
df = pd.read_excel('Modeling analysis charts.xlsx',
sheetname='lmps',
parse_cols=[7,12],
skiprows=0,
header=1)
fontsize = 10
fig, axes = plt.subplots()
axes.violinplot(dataset = [[df.loc[df.Scenario == 'S1']],
[df.loc[df.Scenario == 'S2']],
[df.loc[df.Scenario == 'S3']],
[df.loc[df.Scenario == 'S4']],
[df.loc[df.Scenario == 'S5']],
[df.loc[df.Scenario == 'S6']]
]
)
axes.set_title('Day Ahead Market')
axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')
plt.show()
答案 0 :(得分:8)
你可以使用seaborn。在这种情况下,导入seaborn,然后使用violin plot可视化场景。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# load data into a dataframe
df = pd.read_excel('Modeling analysis charts.xlsx',
sheetname='lmps',
parse_cols=[7,12],
skiprows=0,
header=1)
fontsize = 10
fig, axes = plt.subplots()
# plot violin. 'Scenario' is according to x axis,
# 'LMP' is y axis, data is your dataframe. ax - is axes instance
sns.violinplot('Scenario','LMP', data=df, ax = axes)
axes.set_title('Day Ahead Market')
axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')
plt.show()
答案 1 :(得分:8)
您需要注意如何创建要绘制的数据集。在问题的代码中,您有一个数据帧列表的列表。但是,您只需要一列单列数据帧。
因此,您还需要只使用" LMP"过滤后的数据框中的列,否则小提琴图不知道要绘制哪一列。
这是一个与原始代码保持接近的工作示例:
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
x = np.random.poisson(lam =3, size=100)
y = np.random.choice(["S{}".format(i+1) for i in range(6)], size=len(x))
df = pd.DataFrame({"Scenario":y, "LMP":x})
fig, axes = plt.subplots()
axes.violinplot(dataset = [df[df.Scenario == 'S1']["LMP"].values,
df[df.Scenario == 'S2']["LMP"].values,
df[df.Scenario == 'S3']["LMP"].values,
df[df.Scenario == 'S4']["LMP"].values,
df[df.Scenario == 'S5']["LMP"].values,
df[df.Scenario == 'S6']["LMP"].values ] )
axes.set_title('Day Ahead Market')
axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')
plt.show()