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Python 中的分組 X 軸變異圖

[英]Grouped X-axis Variability plot in Python

我有一個數據集如下。 我想繪制一個變異圖,如 JMP 中的分組 X 軸,具有多個類別和逐行圖例。 JMP 的數據集和繪圖示例如下。 是否有繪制此類數據的 Pythonic 解決方案? 我正在尋找使用任何 python 繪圖庫的解決方案 - bokeh、matplotlib、seaborn 等,

樣本數據

JMP 變量圖示例

你可以試試這個代碼,你需要修改xlimylim參數以適合你的真實數據:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from itertools import groupby
import numpy as np 
%matplotlib inline

df = pd.DataFrame({'Name':['John']*2+['David']*2+['Mike']*2+['Albert']*2+['King']*2+['Brown']*2,
                  'TEST_Name':['Class A']*6+['Class B']*6,
                  'Label':['Median','NINETYFIVEPERC']*6,
                  'Data':[.54,.62,.55,.62,.55,.67,.58,1.05,.54,.60,.54,.60]})
df = df.set_index(['TEST_Name','Name','Label'])['Data'].unstack()

def add_line(ax, xpos, ypos):
    line = plt.Line2D([xpos, xpos], [ypos + .1, ypos],
                      transform=ax.transAxes, color='gray')
    line.set_clip_on(False)
    ax.add_line(line)

def label_len(my_index,level):
    labels = my_index.get_level_values(level)
    return [(k, sum(1 for i in g)) for k,g in groupby(labels)]

def label_group_bar_table(ax, df):
    ypos = -.1
    scale = 1./df.index.size
    for level in range(df.index.nlevels)[::-1]:
        pos = 0
        for label, rpos in label_len(df.index,level):
            lxpos = (pos + .5 * rpos)*scale
            ax.text(lxpos, ypos, label, ha='center', transform=ax.transAxes)
            add_line(ax, pos*scale, ypos)
            pos += rpos
        add_line(ax, pos*scale , ypos)
        ypos -= .1

ax = df.plot(marker='o', linestyle='none', xlim=(-.5,5.5), ylim=(.3,1.1))
#Below 2 lines remove default labels
ax.set_xticklabels('')
ax.set_xlabel('')
label_group_bar_table(ax, df)
# you may need these lines, if not working interactive
# plt.tight_layout()
# plt.show()

輸出圖表:

在此處輸入圖片說明

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