基於條件的多個箱線圖

Question

我有一個帶有兩列的 dataframe。 功率列表示系統的功耗。 component_status 列根據組件關閉或打開的時間將數據分為兩部分。 當值為 153 時組件處於開啟狀態，當值為 150 時組件處於關閉狀態。

我正在尋找的結果是使用sns.boxplot得到一個包含三個箱線圖的箱線圖。 一個是包含所有數據的功耗，稱為“TOTAL”。 另外兩個，基於組件關閉或打開的功耗，稱為“COMPONENT = ON”“COMPONENT = OFF”。

數據框示例如下：

power|component_status |
 0.5 |       150       | 
 1.5 |       150       | 
 2.5 |       150       |
 0.3 |       153       |
 0.5 |       153       | 
 1.5 |       153       | 
 2.5 |       150       |
 0.3 |       153       |

謝謝您的幫助。

Answer 1

您的第一步是根據條件構建數據框。 有幾種方法可以go了解一下。

1. 讓我們從您提供的初始df1 （數據幀 #1）開始。 然后，讓我們添加一個condition列來表示“總計”。 您可以使用print(df1)來查看它的外觀。
2. 然后讓我們將 dataframe 復制到df2中，並用component_status中的關閉/打開條件替換conditions 。
3. 我們最終的 dataframe df只是df1和df2的串聯。
4. 現在我們有一個 dataframe df准備好到 Seaborn 中的 go。

進口及DataFrame

# Set up
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

power = [0.5, 1.5, 2.5, 0.3, 0.5, 1.5, 2.5, 0.3]
component_status = [150, 150, 150, 153, 153, 153, 150, 153]
df1 = pd.DataFrame(
    data=zip(power, component_status), columns=["power", "component_status"]
)

# Step 1
df1["condition"] = "Total"
# print(df1)

# Step 2
df2 = df1.copy()

df2["condition"] = np.where(df2["component_status"] == 153, "On", "Off")

# If you have several criteria, it can be easier to use np.select
# ... or just use Pandas directly:
# df2.loc[(df2['component_status'] == 153), 'condition'] = 'On'
# df2.loc[(df2['component_status'] == 150), 'condition'] = 'Off'

### Step 3
df = pd.concat([df1,df2])

df視圖

   power  component_status condition
0    0.5               150     Total
1    1.5               150     Total
2    2.5               150     Total
3    0.3               153     Total
4    0.5               153     Total
5    1.5               153     Total
6    2.5               150     Total
7    0.3               153     Total
0    0.5               150       Off
1    1.5               150       Off
2    2.5               150       Off
3    0.3               153        On
4    0.5               153        On
5    1.5               153        On
6    2.5               150       Off
7    0.3               153        On

繪圖

# Step 4
ax = sns.boxplot(data=df, x='condition', y='power')