Seaborn Plot包括相同数据的不同分布

Question

我希望创建一个seabornpointplot以显示列中的完整数据分布，以及最低25％值的分布和最高25％值的分布，并排（x轴）。 到目前为止，我的尝试为我提供了这些值，但它们仅显示在x轴的同一部分上，并未在图上从左向右展开，并且没有明显的方式来标记x-ticks中的点（我更喜欢，而不是通过传奇）。

import seaborn as sns 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

df = sns.load_dataset('tips') 
df1 = df[(df.total_bill < df.total_bill.quantile(.25))] 
df2 = df[(df.total_bill > df.total_bill.quantile(.75))] 

sns.pointplot(y=df['total_bill'], data=df, color='red') 
sns.pointplot(y=df1['total_bill'], data=df1, color='green') 
sns.pointplot(y=df2['total_bill'], data=df2, color='blue') 

Answer 1

你可以.join()新分配到你使用现有的df然后.plot()宽幅：

lower, upper = df.total_bill.quantile([.25, .75]).values.tolist() 
df = df.join(df.loc[df.total_bill < lower, 'total_bill'], rsuffix='_lower') 
df = df.join(df.loc[df.total_bill > upper, 'total_bill'], rsuffix='_upper') 
sns.pointplot(data=df.loc[:, [c for c in df.columns if c.startswith('total')]]) 

获得：

我F你想添加组，你可以简单地使用.unstack()去long格式：

df = df.loc[:, ['total_bill', 'total_bill_upper', 'total_bill_lower']].unstack().reset_index().drop('level_1', axis=1).dropna() 
df.columns = ['grp', 'val'] 

获得：

sns.pointplot(x='grp', y='val', hue='grp', data=df) 

Answer 2

我会沿着添加的行思“组“，然后绘制为单个DataFrame。

import seaborn as sns 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
%matplotlib notebook 

df = sns.load_dataset('tips') 
df = df.append(df) 

df.loc[(df.total_bill < df.total_bill.quantile(.25)),'group'] = 'L' 
df.loc[(df.total_bill > df.total_bill.quantile(.75)),'group'] = 'H' 
df = df.reset_index(drop=True) 
df.loc[len(df)/2:,'group'] = 'all' 

sns.pointplot(data = df, 
       y='total_bill', 
       x='group', 
       hue='group', 
       linestyles='')