使用pandas绘制带有误差线的条形图

Question

我正在尝试从DataFrame生成条形图，如下所示：

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 Measure1   0.4    1.9

这些值是我从其他地方计算的中值，我也有它们的方差和标准差（以及标准误差）。我想将结果绘制为带有正确误差线的条形图，但是为yerr指定多个错误值会产生异常：

# Data is a DataFrame instance
fig = data.plot(kind="bar", yerr=[0.1, 0.3])

[...]
ValueError: In safezip, len(args[0])=1 but len(args[1])=2

如果我指定一个值（不正确），一切都很好。我怎样才能真正为每列提供正确的错误栏？

Answer 1

您的数据形状是什么？

对于n-by-1数据向量，您需要一个n乘2的误差向量（正误差和负误差）：

import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt

df2 = pd.DataFrame([0.4, 1.9])
df2.plot(kind='bar', yerr=[[0.1, 3.0], [3.0, 0.1]])

plt.show()

Answer 2

如果lucasg的答案不起作用

无论出于何种原因，被接受的答案对我而言均无法正常工作（在此处比较我的评论）。我正在使用以下版本

版本：Python 3.7.6（anaconda），mpl：3.1.3，pd：1.0.1，np：1.18.1

有效的方法是对该question的修改。 讨论的问题还指向不同版本和不对称误差条图可能存在一些问题。

代码 围绕数据帧列的平均值从最小值到最大值绘制不对称误差线。

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
print('Versions, mpl: {:}, pd: {:}, np: {:}'.format(mpl.__version__, pd.__version__, np.__version__))

df = pd.DataFrame()
df['a'] = [1, 1, 2, 3, 3]
df['b'] = [0.5, 0.5, 2, 3, 4]
print(df)

plt.bar(np.arange(df.shape[1]), df.mean(), yerr=[df.mean()-df.min(), df.max()-df.mean()], capsize=6)
plt.grid()

plt.show()