pandas DataFrame的多个列的并排框图
一年的样本数据：
import pandas as pd
import numpy.random as rnd
import seaborn as sns
n = 365
df = pd.DataFrame(data = {"A":rnd.randn(n), "B":rnd.randn(n)+1},
index=pd.date_range(start="2017-01-01", periods=n, freq="D"))我希望将这些数据并排按月分组(即，每个月两个框，一个用于A，一个用于B)。
对于单个列，sns.boxplot(df.index.month, df["A"])可以很好地工作。但是，sns.boxplot(df.index.month, df[["A", "B"]])会抛出一个错误(ValueError: cannot copy sequence with size 2 to array axis with dimension 365)。通过索引(pd.melt(df, id_vars=df.index, value_vars=["A", "B"], var_name="column"))熔化数据以使用seaborn的hue属性作为变通方法也不起作用(TypeError: unhashable type: 'DatetimeIndex')。
(如果使用普通matplotlib更容易，则解决方案不一定需要使用seaborn。)
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我找到了一种变通方法，基本上可以产生我想要的东西。但是，一旦DataFrame包含的变量超过了我想要绘制的数量，它就会变得有些笨拙。因此，如果有更优雅/更直接的方法，请分享！
df_stacked = df.stack().reset_index()
df_stacked.columns = ["date", "vars", "vals"]
df_stacked.index = df_stacked["date"]
sns.boxplot(x=df_stacked.index.month, y="vals", hue="vars", data=df_stacked)产生：
回答 3
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-31 02:40:58
这是一个使用熊猫熔化和海运的解决方案：
import pandas as pd
import numpy.random as rnd
import seaborn as sns
n = 365
df = pd.DataFrame(data = {"A": rnd.randn(n),
"B": rnd.randn(n)+1,
"C": rnd.randn(n) + 10, # will not be plotted
},
index=pd.date_range(start="2017-01-01", periods=n, freq="D"))
df['month'] = df.index.month
df_plot = df.melt(id_vars='month', value_vars=["A", "B"])
sns.boxplot(x='month', y='value', hue='variable', data=df_plot)Stack Overflow用户
发布于 2019-05-20 03:15:54
month_dfs = []
for group in df.groupby(df.index.month):
month_dfs.append(group[1])
plt.figure(figsize=(30,5))
for i,month_df in enumerate(month_dfs):
axi = plt.subplot(1, len(month_dfs), i + 1)
month_df.plot(kind='box', subplots=False, ax = axi)
plt.title(i+1)
plt.ylim([-4, 4])
plt.show()将会给this
这并不是你想要的，但是如果你添加了更多的变量，你就可以保持一个可读的DataFrame。
还可以使用以下命令轻松删除轴
if i > 0:
y_axis = axi.axes.get_yaxis()
y_axis.set_visible(False)在plt.show()之前的循环中
Stack Overflow用户
发布于 2019-05-20 03:46:58
使用Altair，这非常简单：
alt.Chart(
df.reset_index().melt(id_vars = ["index"], value_vars=["A", "B"]).assign(month = lambda x: x["index"].dt.month)
).mark_boxplot(
extent='min-max'
).encode(
alt.X('variable:N', title=''),
alt.Y('value:Q'),
column='month:N',
color='variable:N'
)
上面的代码融化了DataFrame并添加了一个month列。然后，Altair为每个变量创建按月份分解的箱形图作为曲线图列。
https://stackoverflow.com/questions/42760965
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