Question

说我有一个包含3列的df ['Y / N'，'Test Before'，'Test After']，其中“ Y / N”为布尔值，“ Test Before”为“ Test After”为float

例如

'Y/N'    'Test Before'    'Test After'
True         75               100
False        75                50
True         50                60
False        50                40
  ...

我可以使用df.boxplot(column='Test Before/Test After', by 'Y/N')创建单独的“列名”箱形图，每个箱形图均按“是/否”分组。

但是，我想创建一个单独的布尔型“ Y / N”箱形图，按“之前测试”，“之后测试”分组，例如：

箱线图A包含df ['Y / N'] ==真的箱形图，对于x值df ['Test Before']和df ['Test After']。

箱线图B包含df ['Y / N'] == False的箱线图，x值为df ['Test Before']和df ['Test After']。

Answer 1

虽然您期望的结果还不清楚，但是在绘制之前先考虑melting的数据，然后为 Test Stage 提供一个指标列，为 Test Value 提供一个值列>。然后使用以 Y / N 作为图例（色相）系列的seaborn的boxplot进行绘制，或者使用每个 Y / N 的seaborn的FacetGrid进行单独绘制。独特的价值。下面以随机的种子数据进行演示：

数据

import pandas as pd
import numpy as np

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

np.random.seed(11012018)
df = pd.DataFrame({'Y/N': np.random.choice([True, False], 50),
                   'Test Before': [np.random.uniform()*10 for _ in range(50)],
                   'Test After': [np.random.uniform()*10 for _ in range(50)]},
                  columns = ['Y/N', 'Test Before', 'Test After'])

# MELT DATA (WIDE TO LONG)
melt_df = df.melt(id_vars="Y/N", value_name="Test_Value", var_name="Test_Stage")
print(melt_df.head())
#      Y/N   Test_Stage  Test_Value
# 0  False  Test Before    7.573898
# 1   True  Test Before    3.487735
# 2  False  Test Before    1.506599
# 3  False  Test Before    9.833866
# 4   True  Test Before    1.340375
# 5  False  Test Before    3.678094
# 6   True  Test Before    3.407419
# 7  False  Test Before    0.427210
# 8  False  Test Before    6.988953
# 9  False  Test Before    2.912770

情节

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4))
sns.boxplot(data=melt_df, x='Test_Stage',  y='Test_Value', hue='Y/N', ax=ax)

plt.legend(loc='upper right')

g = sns.FacetGrid(melt_df, col="Y/N", height=4, aspect=6/4)
g.map(sns.boxplot, data=melt_df, x='Test_Stage',  y='Test_Value')

其他数据

如果不仅仅包含 Test_Before 和 Test_After 值，melt可以通过 order 指定框图的排列方式缩放到它：

np.random.seed(11012018)
df['Test Middle'] = [np.random.uniform()*10 for _ in range(50)]
melt_df = df.melt(id_vars="Y/N", value_name="Test_Value", var_name="Test_Stage")

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4))
sns.boxplot(data=melt_df, x='Test_Stage',  y='Test_Value', hue='Y/N', ax=ax,
            order=['Test Before', 'Test Middle', 'Test After'])

g = sns.FacetGrid(melt_df, col="Y/N", height=4, aspect=6/4)
g.map(sns.boxplot, data=melt_df, x='Test_Stage',  y='Test_Value',
      order=['Test Before', 'Test Middle', 'Test After'])

具有groupby两个功能的箱线图

1 个答案: