我如何通过不同的方式来订购色调的箱形图？
我如何通过不同的方式来订购色调的箱形图？
提问于 2020-04-20 15:35:28
我希望使用boxplot (目前是通过seaborn)来显示两个条件之间的差异。它将从排序中受益，然而，它认为最大的价值将来自于通过不同的方法进行排序。我的想法是计算单独数据帧中均值的差异，然后尝试使用重新排序的数据帧中的列排序来影响
#custom palette
my_pal = {"Year A": "#e42628", "Year B": "#377db6"}
plt.figure(figsize=(16, 10))
ax = sns.boxplot(x='variable', y="value", hue="Condition", showmeans=True, data=df, palette=my_pal, meanprops={"marker":"s","markerfacecolor":"white", "markeredgecolor":"black"})
plt.ylabel("Temperature (\xb0C)")
plt.xlabel("Room")我已经计算了均值和差值，使用：
# calculate means based on condition
meansofgroups = df.groupby('Condition').mean()
# calculate difference in means and then order
diff = meansofgroups.diff()
# convert all values to positive
diff.abs()
# order values in descending order
diff.T.sort_values('Year B', ascending=False).T这给了我们
E D G I B etc.
Condition
Year A NaN NaN NaN NaN NaN etc.
Year B 3.213795 2.473751 1.802886 0.9225 0.527404 etc.然而，我不确定如何使用这个新的列排序数据帧来影响我的箱线图排序？谢谢!
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2020-04-20 17:11:42
破解了！然而，更多的pythonic方法非常受欢迎！
# calculate means based on condition
meansofgroups = df.groupby('Condition').mean()
# calculate difference in means and then order
diff = meansofgroups.diff()
# convert all values to positive
diff2 = diff.abs()
# order values in descending order
diffordered = diff2.T.sort_values('Year B', ascending=False).T
# Reset the index to retain the condition column
diffordered2 = diffordered.reset_index()
# Sort old dataframe using new order
df_new = df[diffordered2.columns]
# Dataframe for plotting
df_new_melt = df_new.melt(id_vars=['Condition'])然后，可以在箱线图中使用'df_new_melt‘来创建：
页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61326279
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