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不同数据帧的并排熊猫箱线图

overlap boxplot matplotlib pandas

Linda · 技术社区 · 6 年前

尽管网上有很多关于并排绘制箱线图的好例子。由于我的数据被设置在两个不同的pandas数据框中,而allready有sum子图,我无法使箱线图彼此相邻,而不是重叠。

我的代码如下:

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np
mpl.use('agg')

fig, axarr = plt.subplots(3,sharex=True,sharey=True,figsize=(9,6))
month = ['jan','feb','mar','apr','may','jun','jul','aug','sep','oct','nov','dec']
percentiles = [90,95,98]
nr = 0
for p in percentiles:  
    future_data = pd.DataFrame(np.random.randint(0,30,size=(30,12)),columns = month)
    present_data = pd.DataFrame(np.random.randint(0,30,size=(30,12)),columns = month)

    Future = future_data.as_matrix()
    Present = present_data.as_matrix()      

    pp = axarr[nr].boxplot(Present,patch_artist=True, showfliers=False)   
    fp = axarr[nr].boxplot(Future, patch_artist=True, showfliers=False)

    nr += 1

结果如下所示: Overlapping Boxplots

你能帮我确定这些盒子是相邻的,这样我就可以比较它们而不必担心重叠了吗?

非常感谢。

编辑:我已经减少了一些代码,以便它可以像这样运行。

1 回复 | 直到 6 年前

ImportanceOfBeingErnest 6 年前

您需要手动定位条,即将位置作为数组提供给 position 箱线图的参数。在这里,将一个移动-0.2,另一个移动+0.2到其整数位置是有意义的。然后可以调整它们的宽度,使其总和小于位置差。

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

fig, axarr = plt.subplots(3,sharex=True,sharey=True,figsize=(9,6))
month = ['jan','feb','mar','apr','may','jun','jul','aug','sep','oct','nov','dec']
percentiles = [90,95,98]
nr = 0
for p in percentiles:  
    future_data = pd.DataFrame(np.random.randint(0,30,size=(30,12)),columns = month)
    present_data = pd.DataFrame(np.random.randint(0,30,size=(30,12)),columns = month)

    Future = future_data.as_matrix()
    Present = present_data.as_matrix()      

    pp = axarr[nr].boxplot(Present,patch_artist=True, showfliers=False, 
                           positions=np.arange(Present.shape[1])-.2, widths=0.4)   
    fp = axarr[nr].boxplot(Future, patch_artist=True, showfliers=False,
                           positions=np.arange(Present.shape[1])+.2, widths=0.4)

    nr += 1  

axarr[-1].set_xticks(np.arange(len(month)))
axarr[-1].set_xticklabels(month)
axarr[-1].set_xlim(-0.5,len(month)-.5)

plt.show()

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