如何加入pandas數據幀，以便seaborn boxplot或violinplot可以使用列作為色調？

Question

我有一個包含多列的數據框，我可以輕松地使用seaborn在boxplot（或小提琴圖等）中繪制它，如下所示：

data1 = {'p0':[1.,2.,5,0.], 'p1':[2., 1.,1,3], 'p2':[3., 3.,2., 4.]}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(data1)
sns.boxplot(data=df1)

我現在需要的是將這個數據框與另一個數據框合並，這樣我就可以在一個箱形圖中繪制它們，就像在這里一樣： http ： //seaborn.pydata.org/examples/grouped_boxplot.html

我試過添加一個列並連接。 結果似乎沒問題

data1 = {'p0':[1.,2.,5,0.], 'p1':[2., 1.,1,3], 'p2':[3., 3.,2., 4.]}
data2 = {'p0':[3.,1.,5,1.], 'p1':[3., 2.,3,3], 'p2':[1., 2.,2., 5.]}
df1 = pd.DataFrame.from_dict(data1)
df1['method'] = 'A'
df2 = pd.DataFrame.from_dict(data2)
df2['method'] = 'B'
df_all = pd.concat([df1,df2])
sns.boxplot(data=df_all)

這可行，但它將方法A和B中的數據匯總在一起。但是這會失敗：

sns.boxplot(data=df_all, hue='method')

因為我需要指定x和y。 如果我將x指定為x=['p0', 'p1', 'p2'] ，則將3列進行平均。 所以我想我可以用不同的方式合並數據幀，這樣它的表示就很簡單了。

Answer 1

我認為這里以簡單的方式工作將需要一個像這樣的數據幀：

價值方法

1.0 A p0

2.1 A p0

3.0 A p1

1.3 B p0

4.3 B p1

那么你可以用sns.boxplot(data=df, hue='method', x='p', y='value')得到你想要的sns.boxplot(data=df, hue='method', x='p', y='value')

我正在研究如何將df1和df2輕松地合並到像這樣的數據框架中，但我不是真正的熊貓專家。

編輯：想出來，需要使用melt方法：

df3 = pd.concat([df1.melt(id_vars='method', var_name='p'),
                 df2.melt(id_vars='method', var_name='p')],
                 ignore_index=True)
sns.boxplot(x='p', y='value', hue='method', data=df3)

Answer 2

sns.boxplot(data=df1, hue='method')

只包含第一個數據幀（ df1 ）中的信息。 如果您只使用df1 ，則df1["method"]中的所有行都具有相同的值（“A”），因此所有行的顏色都相同。

一個選項是連接兩個數據幀; 例如：

result = pd.concat([df1, df2])
sns.boxplot(data=result, hue='method')

更新的問題：

如果傳遞data=pandas.Dataframe()作為參數，則應使用data=pandas.Dataframe()的列名定義x和y參數。

Answer 3

試試這個：

fig,ax = plt.subplots(1,2,sharey=True)
for i,g in enumerate(df_all.groupby(by=df_all.method)):
    sns.boxplot(g[1],ax=ax[i])
    ax[i].set_title(g[0])

結果：