基于不同条件的 Seaborn 多重箱线图答案

【问题标题】：Seaborn multiple boxplot based by different conditions基于不同条件的 Seaborn 多重箱线图
【发布时间】：2021-11-27 02:20:35
【问题描述】：

我有一个包含两列的数据框。功率列代表系统的功耗。 component_status 列根据组件何时关闭或打开，将数据分为两部分。值为 153 时表示组件开启，值为 150 时表示组件关闭。

我正在寻找的结果是使用sns.boxplot 得到一个包含三个箱线图的箱线图。一种是所有数据的功耗，称为“TOTAL”。另外两个，基于组件是关闭还是打开的功耗，称为“COMPONENT = ON”“COMPONENT = OFF”。

数据框示例如下：

power|component_status |
 0.5 |       150       | 
 1.5 |       150       | 
 2.5 |       150       |
 0.3 |       153       |
 0.5 |       153       | 
 1.5 |       153       | 
 2.5 |       150       |
 0.3 |       153       |

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： python pandas dataframe seaborn boxplot

【解决方案1】：

您的第一步是根据条件构建数据框。有几种方法可以解决这个问题。

让我们从您给出的初始df1（数据帧#1）开始。然后，让我们添加一个condition 列来表示“总计”。您可以使用print(df1) 来查看它的外观。
然后让我们将该数据帧复制到df2，然后将conditions 替换为component_status 中的关闭/开启条件。
我们的最终数据框df 只是df1 和df2 的串联。

现在我们有一个数据框 df 可以在 Seaborn 中使用了。

### Set up
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns

power = [0.5, 1.5, 2.5, 0.3, 0.5, 1.5, 2.5, 0.3]
component_status = [150, 150, 150, 153, 153, 153, 150, 153]
df1 = pd.DataFrame(
    data=zip(power, component_status), columns=["power", "component_status"]
)

### Step 1
df1["condition"] = "Total"
# print(df1)

### Step 2
df2 = df1.copy()

df2["condition"] = np.where(df2["component_status"] == 153, "On", "Off")

### If you have several criteria, it can be easier to use np.select
### ... or just use Pandas directly:
# df2.loc[(df2['component_status'] == 153), 'condition'] = 'On'
# df2.loc[(df2['component_status'] == 150), 'condition'] = 'Off'

### Step 3
df = pd.concat([df1,df2])
print(df)

### Step 4
sns.boxplot(data=df, x='condition', y='power')

【讨论】：