“AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'get'” 当试图在 Seaborn 的.boxplot() 中对 plot 分组数据进行装箱时

Question

我早些时候问过这个问题，但它被转移到这个问题上，因为它很相似，但是，这不是我想要的 output。 我知道您可以对箱线图进行分组，但箱线图本身应该是分开的。 我按工作日对一组数据进行分组（从 0 到 6，总共 7 组），我希望将这 7 个箱线图放在一个 plot 上。 我为此使用 Seaborn 的箱线图 function：

sns.boxplot(data=concentration_by_weekday, x = 'weekday', y='NO2', ax=ax[1,0]);

它应该返回 7 个箱线图，一周中的每一天一个。 dataframe 应该返回 7 个组（如果我使用.describe() ，它会返回）我得到这个错误： AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'get' 。

语法应该是正确的，但是，我使用的 dataframe ( concentration_by_weekday ) 是DataFrameGroupBy object。 concentration_by_weekday _by_weekday dataframe 按工作日分组如下：

concentration_by_weekday = df_data[data_mask_4].groupby('weekday')

正在使用的数据掩码只是我用于其他子图的一个（其他子图 plot 正确，但它们不是箱线图，因此数据掩码应该不是问题）。 我知道应该可以在一张图上使用 plot 多个箱线图，我只是不确定这是否是正确的语法。 我在下面包含了相关的代码片段：

data_mask_4 = (df_data['year'] != 2020)

concentration_by_weekday = df_data[data_mask_4].groupby('weekday')
#concentration_by_year = df_data[data_mask_4].groupby('year')
#concentration_by_year = concentration_by_year[['NO2', 'year']]

fig, ax = plt.subplots(ncols=2, nrows = 2, figsize=(17, 7))

#... plotting line graphs on [0,0] and [0,1] ...

sns.boxplot(data=concentration_by_weekday, x = 'weekday', y = 'NO2', ax=ax[1,0]);
sns.boxplot(data=concentration_by_year, x='weekday', y='NO2', ax=ax[1,1]);

这是显示的完整错误：

---------------------------------------------------------------------------
AttributeError                            Traceback (most recent call last)
<ipython-input-67-cd5ffc1652e3> in <module>
     23 ax[0,1].plot(df_aq_quartiles_month['75%']);
     24 
---> 25 sns.boxplot(data=concentration_by_weekday, x = 'weekday', y = 'NO2', ax=ax[1,0]);
     26 #sns.boxplot(data=concentration_by_year, x='weekday', y='NO2', ax=ax[1,1]);

D:\Users\adcar\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\categorical.py in boxplot(x, y, hue, data, order, hue_order, orient, color, palette, saturation, width, dodge, fliersize, linewidth, whis, ax, **kwargs)
   2239     plotter = _BoxPlotter(x, y, hue, data, order, hue_order,
   2240                           orient, color, palette, saturation,
-> 2241                           width, dodge, fliersize, linewidth)
   2242 
   2243     if ax is None:

D:\Users\adcar\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\categorical.py in __init__(self, x, y, hue, data, order, hue_order, orient, color, palette, saturation, width, dodge, fliersize, linewidth)
    441                  width, dodge, fliersize, linewidth):
    442 
--> 443         self.establish_variables(x, y, hue, data, orient, order, hue_order)
    444         self.establish_colors(color, palette, saturation)
    445 

D:\Users\adcar\anaconda3\lib\site-packages\seaborn\categorical.py in establish_variables(self, x, y, hue, data, orient, order, hue_order, units)
    141             # See if we need to get variables from `data`
    142             if data is not None:
--> 143                 x = data.get(x, x)
    144                 y = data.get(y, y)
    145                 hue = data.get(hue, hue)

D:\Users\adcar\anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\groupby\groupby.py in __getattr__(self, attr)
    578 
    579         raise AttributeError(
--> 580             f"'{type(self).__name__}' object has no attribute '{attr}'"
    581         )
    582 

AttributeError: 'DataFrameGroupBy' object has no attribute 'get'

And here is an output of the dataframe itself, if I use concentration_by_weekday['NO2', 'weekday'].head() -- the dataframe has 33 columns so it's too large to show the whole thing, and I only need these two此刻的变数。 请注意，使用describe()时它确实按预期工作。

Answer 1

您可以让 seaborn 进行分组。 这是它的强项之一。 所以，直接sns.boxplot(data=df, x='weekday', y='NO2') 。

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd

N = 100
df_data = pd.DataFrame({'year': np.random.randint(2015, 2021, N),
                        'weekday': np.random.randint(0, 7, N),
                        'NO2': np.random.uniform(5, 40, N)})
year_filter = df_data['year'] != 2020

fig, axes = plt.subplots(ncols=2, squeeze=False)
sns.boxplot(data=df_data[year_filter], x='weekday', y='NO2', ax=axes[0, 0])
sns.boxplot(data=df_data[year_filter], x='year', y='NO2', ax=axes[0, 1])
plt.tight_layout()
plt.show()