如何在这个大熊猫情节中分开群组？

Question

我在多索引DataFrame中计算几个索引的均值和stdev：

gp = df['measure'].groupby(level=('week', 'day', 'Inj'))
means = gp.mean()
errors = gp.std()

print means
week  day  Inj  
35    0    PBS      32.583333
           mPFFs    50.000000
      1    PBS       7.833333
           mPFFs    11.000000
      2    PBS       8.083333
           mPFFs    10.777778
      3    PBS       5.166667
           mPFFs    20.555556
37    0    PBS      16.666667
           mPFFs    -3.333333
      1    PBS       4.833333
           mPFFs    26.444444
...

我想在每个('week', 'day', 'Inj')上绘制这些均值/误差线，并将原始数据分散绘制在顶部。 到目前为止，我有这个：

# this is just for error bars, so set box alpha=0
ax = means.plot.bar(yerr=errors, alpha=0)

X = ax.xaxis.get_majorticklocs()
for x, ((w, d, inj), newdf) in zip(X, gp): 
    y = newdf
    _x = np.random.normal(x, 0.05, size=len(y))
    plt.scatter(_x, y)
    plt.ylabel('time latency (s)')

我的问题是很难看到不同的组，因为来自means.plot.bar是等间隔的。

有没有办法改善间距，使天之间有一个小的差距，并且周数之间的差距更大？

我会对如何使用绘图工具可视化这些数据的其他建议持开放态度。