在 Python (Seaborn) 中绘制包括标准差在内的多列的平均值

Question

我有一个包含 8 列和几行的数据集。 这些列包含在 2 个不同条件下对不同变量（总共 6 个）的测量值，每列包含 4 个包含特定条件重复测量值的列。

使用 Searborn，我想生成一个条形图，显示每 4 列的平均值和标准偏差，按索引键（即测量变量）分组。 数据帧结构如下：

np.random.seed(10)
df = pd.DataFrame({
    'S1_1':np.random.randn(6),
    'S1_2':np.random.randn(6),
    'S1_3':np.random.randn(6),
    'S1_4':np.random.randn(6),
    'S2_1':np.random.randn(6),
    'S2_2':np.random.randn(6),
    'S2_3':np.random.randn(6),
    'S2_4':np.random.randn(6),
    },index= ['var1','var2','var3','var4','var5','var6'])

我如何传递给我只想要 2 个小节的 seaborn，前 4 列 1 个，第二个 1 个。 每个条形显示跨 4 列的平均值（和标准偏差或其他一些分散度量）。

我正在考虑使用多索引，添加第二个列级别将列分组为 2 个条件，

df.columns = pd.MultiIndex.from_arrays([['Condition 1'] * 4 + ['Condition 2'] * 4,df.columns])

但我不知道我应该传递给 Seaborn 什么来生成我想要的情节。

如果有人能指出我正确的方向，那将是一个很大的帮助！

Answer 1

• 使用列表理解将列分成 4 组
• 创建与副区的图，并且每个组压缩到ax从axes
• 使用每个group从df选择data并使用.T转置数据。
• 使用sns.barplot默认estimator是平均值，所以条的长度是平均值，并设置ci='sd'所以置信区间是标准偏差。

import seaborn as sns

# using the first comma separated data that was posted, create groups of 4
l = df.columns
n = 4
groups = [l[i:i+n] for i in range(0, len(l), n)]
num_gps = len(groups)

# plot
fig, axes = plt.subplots(num_gps, 1, figsize=(12, 6*num_gps))

for ax, group in zip(axes, groups):
    data = df[group].T
    sns.barplot(data=data, ci='sd', ax=ax)
    ax.set_title(f'{group.to_list()}')