在seaborn图中分组和均值

Question

我想知道如何group by并mean seaborn 图中的值。 是否有一个选项来做这个df.groupby('month')['temperature'].mean().index df.groupby('month')['temperature'].mean().values在一个seaborn图中没有生成一个新的数据df2 = df.groupby('month')['temperature'].mean()如df2 = df.groupby('month')['temperature'].mean()

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

d = {'id': [1, 2, 3, 4, 5], 'month': [1, 2, 3, 4, 2], 'temperature': [20, 40, 50, 60, 20]}
df = pd.DataFrame(data=d)

x = df.groupby('month')['temperature'].mean().index
y = df.groupby('month')['temperature'].mean().values


plt.plot(x,y)
plt.show()

 # With the below code I got the desired output 

df2 = df.groupby('month')['temperature'].mean()
sns.lineplot(x=df2.index, y=df2.values,  data=df2)

Answer 1

我不确定您所说的“分组依据并表示 seaborn 图中的值”是什么意思。

您可能的意思是“我想做那个操作，但不想将其输出分配给变量”，在这种情况下，您可以将其与分配给 seaborn 的data参数内联，并通过他们的索引/列引用名称。 但是要做到这一点，您需要将 groupby 的输出（pandas Series ）转换回数据帧：

sns.lineplot(
    x="month", y="temperature",
    data=df.groupby('month')['temperature'].mean().to_frame(),  # or .reset_index()
)

但是，如果您想从 x 变量获取索引而 y 变量获取值的系列中绘制线图，您可以将Series传递给data=而不必费心分配x= , y= ：

sns.lineplot(data=df.groupby('month')['temperature'].mean(), linestyle="--")

你可能会问的另一件事是“如果我给 seaborn 原始数据框，我可以让它为我做 groupby/aggregation 吗？” 在这种情况下，答案是肯定的，这是默认行为/最简单的调用：

sns.lineplot(data=df, x="month", y="temperature", ci=None, linestyle=":")

这些都产生相同的结果：