график ошибок с помощью matplotlib на основе многоиндексного фрейма данных pandas

У меня в пандах есть следующий фрейм данных:

>>>name   Hour   trt_level    stress   date          value
0  D43    9         H         control  2019-06-07    0.4561
1  D43    10        H         control  2019-06-07    0.3216
2  D42    8         M         stress   2019-06-07    0.2143
3  D42    9         M         stress   2019-06-07    0.1342
4  D21    8         L         stress   2019-06-07    0.3214
...

Я хочу создать линейную диаграмму с полосой ошибок с помощью mse / std, что-то вроде этого:

введите описание изображения здесь

из: https://matplotlib.org/1.2.1/examples/pylab_examples/errorbar_demo.htmlbut в моем случае: по оси X должен быть час, по оси Y - значения и три строки, по одной для каждого уровня обработки (trt_level), поэтому линия для H, M, L.

Для этого я использовал функции groupby и agg:

data = df.groupby(['trt_level','Hour']).agg([np.mean, np.std])
data.head()

>>>                value
                   mean      std
trt_level  Hour   
H           7      0.231      0.0058
            8      0.212      0.0094
            9      0.431      0.1154
...

wwhich предоставил базу данных с treamtnet и часом в качестве индекса, среднего и стандартного значения, но проблема в том, что когда я пытаюсь построить график, я получаю только одну строку без std сверху:

data = data['value'] 
qual.plot(kind = "line", y = "mean", legend = False,  
          xerr = "std", title = "test", color='green')

введите описание изображения здесь

Когда желаемый результат должен состоять из трех строк со стандартным выводом наверху (лучше, если это может быть MES, а не стандартное, но в этом вопросе я больше сосредоточусь на трех строках и отображении стандартного сообщения)

Моя конечная цель - получить диаграмму, которая больше похожа на эту (извините за ужасный рисунок):

введите описание изображения здесь

но на все часы


python pandas matplotlib errorbar
person Reut    schedule 27.10.2020    source источник

Ответы (1)


arrow_upward
2
arrow_downward

Почти там. Вам нужно распаковать мультииндексный фрейм данных.

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

#My test file contained at least two values per condition to calculate an SD value
#df = pd.read_csv("test.txt", sep = "\s{2,}") 

dfm = df.groupby(["trt_level","Hour"]).agg([np.mean, np.std])

dfm["value"].unstack(level=0).plot(y = "mean", yerr = "std", title = "TRT levels are really important!", color = list("rbg"))

plt.show()

Пример вывода

введите описание изображения здесь

Кстати: kind="line" указывать не обязательно, это значение по умолчанию. В документации pandas перечислены все возможные ключевые слова для kind.

person Mr. T    schedule 27.10.2020