Question

我试图在seaborn创作小提琴情节。输入是一个pandas DataFrame，看起来为了沿x轴分离数据，我需要区分单个列。我目前有一个DataFrame，它有几个传感器的浮点值：

>>>df.columns
Index('SensorA', 'SensorB', 'SensorC', 'SensorD', 'group_id')

也就是说，每个Sensor[A-Z]列都包含一堆数字：

>>>df['SensorA'].head()
0    0.072706
1    0.072698
2    0.072701
3    0.072303
4    0.071951
Name: SensorA, dtype: float64

对于这个问题，我只对两组感兴趣：

>>>df['group_id'].unique()
'1', '2'

我希望每个Sensor都是沿x轴的独立小提琴。

我认为这意味着我需要将其转换为以下形式：

>>>df.columns
Index('Value', 'Sensor', 'group_id')

新DataFrame中的Sensor列包含文本＆＃34; SensorA＆＃34;，＆＃34; SensorB＆＃34;等，新DataFrame中的Value列包含每个Sensor[A-Z]列中原始值，并保留组信息。

然后我可以使用以下命令创建一个小提琴图：

ax = sns.violinplot(x="Sensor", y="Value", hue="group_id", data=df)

我认为我需要做一个反向支点。这样做有简单的方法吗？

Answer 1

使用熊猫的melt功能

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'SensorA':[1,3,4,5,6], 'SensorB':[5,2,3,6,7], 'SensorC':[7,4,8,1,10], 'group_id':[1,2,1,1,2]})
df = pd.melt(df, id_vars = 'group_id', var_name = 'Sensor')
print df

给出

    group_id   Sensor  value
0          1  SensorA      1
1          2  SensorA      3
2          1  SensorA      4
3          1  SensorA      5
4          2  SensorA      6
5          1  SensorB      5
6          2  SensorB      2
7          1  SensorB      3
8          1  SensorB      6
9          2  SensorB      7
10         1  SensorC      7
11         2  SensorC      4
12         1  SensorC      8
13         1  SensorC      1
14         2  SensorC     10

Answer 2

可能它不是最好的方式，但它有效（AFAIU）：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'SensorA':[1,3,4,5,6], 'SensorB':[5,2,3,6,7], 'SensorC':[7,4,8,1,10], 'group_id':[1,2,1,1,2]})
groupedID = df.groupby('group_id')
df1 = pd.DataFrame()
for groupNum in groupedID.groups.keys():
  dfSensors = groupedID.get_group(groupNum).filter(regex='Sen').stack()
  _, sensorNames = zip(*dfSensors.index)
  df2 = pd.DataFrame({'Sensor': sensorNames, 'Value':dfSensors.values, 'group_id':groupNum})
  df1 = pd.concat([df1, df2])
print(df1)

输出：

    Sensor  Value  group_id
0  SensorA      1         1
1  SensorB      5         1
2  SensorC      7         1
3  SensorA      4         1
4  SensorB      3         1
5  SensorC      8         1
6  SensorA      5         1
7  SensorB      6         1
8  SensorC      1         1
0  SensorA      3         2
1  SensorB      2         2
2  SensorC      4         2
3  SensorA      6         2
4  SensorB      7         2
5  SensorC     10         2

减少pandas DataFrame中的列数

2 个答案: