来自 pd.describe() 的数据框的所有列和行的 sns 条形图

Question

我正在尝试比较 10 个数据帧之间的异同。我决定依次 df.describe() 每个数据帧并将结果累积到一个新的数据帧中。

    count     mean      std      min      25%      50%      75%      max
run                                                                     
0      38  11.9394  3.99795  2.66622  9.00963  13.6531  14.6516  18.2803
1      75  13.7902  2.69114  8.06895  13.5017  14.3492  15.4146  17.4614
2      17  13.9666  1.12535  11.1525  13.7025  14.1217  14.6637  15.6118
3      21  13.2841  2.81016  6.25177   13.198  14.0382  15.1457  16.2141
4      29  11.5376  3.35056  6.70377  8.43451  12.8287  14.7004   16.155
5      11  12.5245   3.0237  6.01391  11.0818  13.6772  14.6237   15.527
6      32  13.7039  2.36393  6.95464  13.6765  14.1967  14.8114  17.3966
7      11  13.9055  2.03886  10.5235  12.6321  13.9394  14.5784  18.0726
8      19  13.2579  1.80329  9.00478  13.0772  13.8909  14.1755  15.0772
9      28  13.2817  3.61778  5.64462  9.90116  14.6581  15.6785  18.7766

我认为从这一点来看，做一个条形图是微不足道的，其中每个条形图都是一个不同的变量（列），并且它们根据变量来自哪个数据帧（行）来调整色调。

但是我不知道如何拆分列。

sns.barplot(data = describedWidth)

输出如下图

https://i.stack.imgur.com/9XITl.png

提前致谢

Answer 1

怎么样：

df[df.columns].plot(kind = 'bar')

默认情况下，这应该打印所有具有不同图例的列。我想你以后可以根据你的要求定制。

您也可以为数据框摘要执行此操作：

descDf = df.describe()
descDf[descDf.columns].plot(kind = 'bar')

示例输出：

PS：为笨拙的输出图像道歉，但你明白我希望的意思。

来自 pd.describe() 的数据框的所有列和行的 sns 条形图

sns barplot of all columns and rows of a dataframe from pd.describe()

python

visualization

dataframe

seaborn