将pandas数据帧处理成小提琴图

Emi*_*eth 7 python matplotlib pandas seaborn violin-plot

我有从Excel电子表格中读取的数据.该数据对于六种情景S1至S6中的每一种都有许多观察结果.当我将数据读入我的数据帧df时,它看起来如下:

      Scenario        LMP
0           S1 -21.454544
1           S1 -20.778094
2           S1 -20.027689
3           S1 -19.747170
4           S1 -20.814405
5           S1 -21.955406
6           S1 -23.018960
...
12258       S6 -34.089906
12259       S6 -34.222814
12260       S6 -26.712010
12261       S6 -24.555973
12262       S6 -23.062616
12263       S6 -20.488411
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我想创建一个小提琴图,它为六种场景中的每一种都有不同的小提琴.我是Pandas和数据框架的新手,尽管在最后一天进行了大量的研究/测试,我还是无法找到一种优雅的方法将一些参考传递给我的数据框(将它分成不同的系列用于每个场景)将在axes.violinplot()语句中工作.例如,我尝试了以下,但不起作用.我在我的axes.violinplot语句中得到一个"ValueError:无法将大小为1752的序列复制到维度为2的数组轴".

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# load data into a dataframe
df = pd.read_excel('Modeling analysis charts.xlsx',
                   sheetname='lmps',
                   parse_cols=[7,12],
                   skiprows=0,
                   header=1)

fontsize = 10

fig, axes = plt.subplots()

axes.violinplot(dataset = [[df.loc[df.Scenario == 'S1']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S2']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S3']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S4']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S5']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S6']]
                          ]
                )
axes.set_title('Day Ahead Market')

axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')

plt.show()
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Ser*_*ity 9

你可以使用seaborn.在这种情况下,导入seaborn然后使用小提琴图来可视化场景.

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# load data into a dataframe
df = pd.read_excel('Modeling analysis charts.xlsx',
                   sheetname='lmps',
                   parse_cols=[7,12],
                   skiprows=0,
                   header=1)
fontsize = 10

fig, axes = plt.subplots()
# plot violin. 'Scenario' is according to x axis, 
# 'LMP' is y axis, data is your dataframe. ax - is axes instance
sns.violinplot('Scenario','LMP', data=df, ax = axes)
axes.set_title('Day Ahead Market')

axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')

plt.show()
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在此输入图像描述


Imp*_*est 8

您需要注意如何创建要绘制的数据集.在问题的代码中,您有一个数据帧列表的列表.但是,您只需要一列单列数据帧.

因此,您还需要从过滤后的数据帧中仅选取"LMP"列,否则小提琴图将无法知道要绘制的列.

这是一个与原始代码保持接近的工作示例:

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.random.poisson(lam =3, size=100)
y = np.random.choice(["S{}".format(i+1) for i in range(6)], size=len(x))
df = pd.DataFrame({"Scenario":y, "LMP":x})

fig, axes = plt.subplots()

axes.violinplot(dataset = [df[df.Scenario == 'S1']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S2']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S3']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S4']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S5']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S6']["LMP"].values ] )

axes.set_title('Day Ahead Market')
axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')

plt.show()
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