ในการพลอต 95% confidence interval errorbar จาก Python Pandas dataframes เราสามารถทำตามขั้นตอนต่อไปนี้:
- ตั้งค่าขนาดรูปและปรับ padding ระหว่างและรอบ subplots
- รับอินสแตนซ์ dataframe ของข้อมูลตาราง 2 มิติ ขนาดเปลี่ยนแปลงได้ อาจมีประเภทข้อมูลต่างกัน
- สร้าง dataframe พร้อม 2 คอลัมน์ category และ number
- หา mean และ std ของ category และ number
- พลอต y versus x เป็นเส้นและ/หรือเครื่องหมายพร้อม errorbars
- เพื่อแสดงรูป ใช้เมธอด show()
ตัวอย่าง
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True
df = pd.DataFrame()
df['category'] = np.random.choice(np.arange(10), 1000, replace=True)
df['number'] = np.random.normal(df['category'], 1)
mean = df.groupby('category')['number'].mean()
std = df.groupby('category')['number'].std()
plt.errorbar(mean.index, mean, xerr=0.5, yerr=2*std,
linestyle='--', c='red')
plt.show()
ผลลัพธ์
