如何使用Seaborn繪制多條圖

Question

我有一個熊貓數據框，正在嘗試使用seaborn制作多條形圖。 我想將RF_#標簽的每組試驗分組在一起； 例如，我想RF_1是從單獨的RF_6和要用於每個相應的五個試驗RF_#值是從另一個彼此相鄰但分開的RF_#團。

我已經讀過要制作這種條形圖，首先需要使用melt函數，但是我不確定這對於我的特定數據框將如何工作。

Answer 1

您可以melt數據seaborn ，然后使用seaborn的x和hue參數創建所需的分組。 下面的示例可能會從某些列重命名和視覺調整中受益，但這應該使您朝着正確的方向發展。

請注意，您可以直接在seaborn.barplot命令中執行melt ，但是您可能希望將此熔化的數據幀重新分配給新變量，以用於其他繪圖命令。

df = pd.DataFrame({'RF_1': {'Trial_1': 64.66,
  'Trial_2': 48.37,
  'Trial_3': 84.0,
  'Trial_4': 11.16,
  'Trial_5': 77.05},
 'RF_6': {'Trial_1': 37.19,
  'Trial_2': 17.14,
  'Trial_3': 1.5,
  'Trial_4': 66.14,
  'Trial_5': 24.19},
 'RF_7': {'Trial_1': 6.81,
  'Trial_2': 31.22,
  'Trial_3': 80.24,
  'Trial_4': 4.04,
  'Trial_5': 58.26},
 'RF_8': {'Trial_1': 20.97,
  'Trial_2': 44.52,
  'Trial_3': 11.38,
  'Trial_4': 75.17,
  'Trial_5': 92.25},
 'RF_9': {'Trial_1': 95.29,
  'Trial_2': 19.66,
  'Trial_3': 98.07,
  'Trial_4': 54.02,
  'Trial_5': 86.31}})

sns.barplot(x='RF', y='value', hue='index',
            data=df.reset_index().melt(id_vars='index', var_name='RF'))