如何在 Python 中绘制 seaborn 中的聚合数据帧？

Question

我有一个跨时间测量的数据框，其中包含重复项。我正在尝试使用 seaborn 绘制此数据框的聚合和汇总版本。数据是：

A = pandas.DataFrame({"measurement": [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2],
                      "t": [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
                      "value": [10, 10.5, 10.4, 10.6, 10.01,
                                10, 10, 10, 10, 10]})
A["cond"] = "A"
B = pandas.DataFrame({"measurement": [1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2],
                      "t": [1, 2, 3, 4, 5, 1, 2, 3, 4, 5],
                      "value": [20, 40.5, 5.4, 1.6, 1.01,
                                30, 50, 60, 4, 3]})
B["cond"] = "B"
df = pandas.concat([A, B])

"cond" 是条件，"measurement" 是不同的重复（每个条件 2 个），"t" 是时间维度。为了在每个重复中平均跨时间，我使用 agg:

x = df.groupby(["measurement", "cond"]).agg({"value": np.mean})

此 returns 一个分层数据框。我想用 seaborn 绘制这些值，以将测量值显示为分布。这不起作用：

sns.violinplot(x="cond", y="value", hue="cond", data=x)

它的错误是：ValueError: Could not interperet input 'cond'

如何将 agg 返回的数据帧展平以便用 seaborn 绘制？

Answer 1

您可以只为 groupby 使用参数 as_index=False:

x = df.groupby(["measurement", "cond"], as_index=False).agg({"value": np.mean})

如何在 Python 中绘制 seaborn 中的聚合数据帧？

how to plot aggregated dataframes in seaborn in Python?

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