当我尝试复制示例here时,我的小提琴图(带有我的数据)不显示中位数和中位数,以及第25和第75百分位,但原始示例确实如此。 / p>
它似乎也忽略了"sticks"
这个论点。
以下是我的尝试:
sns.violinplot(df, "stick", color="pastel")
这是我得到的:
虽然原始内容如下(适用于sns.violinplot(df, color="pastel")
):
此问题不影响箱图。
这是一个产生(非常相似)形状的最小例子:
> df
A B
0RS0NrQDHHx NaN 19.727869
0RS232Ak80k NaN 32.552973
0RSECe1NRShE NaN 44.369213
0RSHVQNT16d NaN 11.306910
0RSO4JcoLeb NaN -7.935776
0RSOrrpKlRu NaN 39.489909
0RSVIHDWBR1 NaN 52.830051
0RSWe5CE1Hk NaN 26.913323
0RSXhLG3Kp8 -1.921543 NaN
0RSc8uRSessd 27.028029 NaN
0RScRSZoDX72 12.713600 NaN
0RSdwNiizS0 28.859158 NaN
0RSeWHWRSww3 12.537717 NaN
0RSrs6jjCsM 5.135179 NaN
0RStNwVhvO1 -55.566641 NaN
0RStQI2VH5A -15.119272 NaN
0RStWRWmH8V -2.369918 NaN
0RSukeajMJy -0.904298 NaN
0RSvJezMyrx -1.105769 NaN
0RSx5WRStDjG 0.899420 NaN
答案 0 :(得分:4)
试试sns.violinplot(df, inner="stick", color="pastel")
。第二个位置参数是分组变量。 (尽管inner="stick"
显示每个观察结果。如果你想要25%,50%和75%,请inner="box"
)。
还要处理具有大量NA的相对稀疏的数据帧,例如
df = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 5), columns=list("ABCDE"))
for i, c in zip(range(5, 10), df.columns):
df.loc[i, c] = np.nan
你可以做到
plot_vals = [v.dropna() for k, v in foo.iteritems()]
sns.violinplot(plot_vals, names=df.columns)