使用 dataframe 制作箱线图时如何设置 y 比例

Question

我有一列分布非常大的数据，因此我在绘制和可视化它之前对它进行 log2 转换。 这工作正常，但我似乎无法弄清楚如何将 y 比例设置为 2 的指数值（相反，我只有指数本身）。

df['num_ratings_log2'] = df['num_ratings'] + 1
df['num_ratings_log2'] = np.log2(df['num_ratings_log2'])
df.boxplot(column = 'num_ratings_log2', figsize=(10,10))

作为比例，我想要 1 (2^0), 32 (2^5), 1024 (2^1)... 而不是 0, 5, 10...

我希望 plot 的其他所有内容保持不变。 我怎样才能做到这一点？

Answer 1

您可以创建一个普通箱线图，然后在 y 轴上设置一个对数刻度（ ax.set_yscale('log')或symlog也表示零），而不是获取数据的日志。 要获得 2 的幂（而不是 10 的幂）的刻度，请使用以 2 为ScalarFormatter LogLocator值显示为常规数字（而不是 2 ¹⁰等幂）。 次要刻度的NullLocator会抑制不需要的额外刻度。

import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.ticker import ScalarFormatter, LogLocator, NullLocator
import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(123)
df = pd.DataFrame({'num_ratings': (np.random.pareto(10, 10000) * 800).astype(int)})
ax = df.boxplot(column='num_ratings', figsize=(10, 10))
ax.set_yscale('symlog')  # symlog also allows zero
# ax.yaxis.set_major_formatter(ScalarFormatter())  # show tick labels as regular numbers
ax.yaxis.set_major_formatter(lambda x, p: f'{int(x):,}')
ax.yaxis.set_minor_locator(NullLocator())  # remove minor ticks
plt.show()

Answer 2

希望你在下面寻找，

代码

ax = df.boxplot(column='num_ratings_log2', figsize=(20,10))
ymin = 0
ymax = 20
ax.set_ylim(2**ymin, 2**ymax)