Пользовательские столбцы ошибок

Я хотел бы построить факторный план в морском дне, но вручную предоставить бары ошибок вместо того, чтобы рассчитать их морским путем.

У меня есть фреймворк pandas, который выглядит примерно так:

     model output feature  mean   std
0    first    two       a  9.00  2.00
1    first    one       b  0.00  0.00
2    first    one       c  0.00  0.00
3    first    two       d  0.60  0.05
...
77   third   four       a  0.30  0.02
78   third   four       b  0.30  0.02
79   third   four       c  0.10  0.01

и я выводил сюжет, который выглядит примерно так:

Я использую эти командные команды для создания сюжета:

g = sns.factorplot(data=pltdf, x='feature', y='mean', kind='bar',
                   col='output', col_wrap=2, sharey=False, hue='model')
g.set_xticklabels(rotation=90)

Тем не менее, я не могу понять, как использовать морские корни в столбце "std" как столбцы ошибок. К сожалению, было бы довольно много времени, чтобы пересчитать результат для рассматриваемого кадра данных.

Это немного похоже на это q: Построение баров ошибок из фреймворка с использованием Seaborn FacetGrid

Кроме того, я не могу понять, как заставить его работать с функцией matplotlib.pyplot.bar.

Есть ли способ сделать это с помощью морского судна factorplot или FacetGrid в сочетании с matplotlib?

Спасибо!

Ответы

Ответ 1

Вы можете сделать что-то вроде

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import sem
tips = sns.load_dataset("tips")

tip_sumstats = (tips.groupby(["day", "sex", "smoker"])
                     .total_bill
                     .agg(["mean", sem])
                     .reset_index())

def errplot(x, y, yerr, **kwargs):
    ax = plt.gca()
    data = kwargs.pop("data")
    data.plot(x=x, y=y, yerr=yerr, kind="bar", ax=ax, **kwargs)

g = sns.FacetGrid(tip_sumstats, col="sex", row="smoker")
g.map_dataframe(errplot, "day", "mean", "sem")