由对照组均值归一化的 pandas seaborn pointplot答案

【问题标题】：pandas seaborn pointplot normalized by control group mean由对照组均值归一化的 pandas seaborn pointplot
【发布时间】：2021-11-04 04:31:50
【问题描述】：

我正在努力寻找一种解决方案来规范化 pandas 数据帧的分组 seaborn 点图通过对照组

为了更清楚，这是我的 seaborn 情节的结果 , 由于这段代码：

sns.pointplot(x='CELL TYPE',y='VELOCITY', hue = 'condition',ci=99 ,data=df_condition_cut1,ax = ax,order=['FRONT', 'MIDDLE', 'BACK'],
                               ordered=True)

我想要获得的是这种图，但通过每个条件下的 FRONT 单元类型的平均值进行归一化。

请在此处找到带有简化图的重要采样数据集

from matplotlib import pyplot as plt 
import seaborn as sns
import pandas as pd

df_cells = pd.DataFrame(data = {'VELOCITY':[1.4,1.6,1.3,1.1,0.8,0.7,2.3,1.8,1.7,1.5,1.6,1.7],
                         'condition':['A1','A1','A1','A1','A1','A1','A2','A2','A2','A2','A2','A2'],
                         'CELL TYPE':['FRONT','FRONT','MIDDLE','MIDDLE','BACK','BACK','FRONT','FRONT','MIDDLE','MIDDLE','BACK','BACK']})
print(df_cells)
fig, ax = plt.subplots(figsize=(25,12))
sns.pointplot(x='CELL TYPE',y='VELOCITY', hue = 'condition',ci=99 ,data=df_cells,ax = ax,order=['FRONT', 'MIDDLE', 'BACK'],
                                   ordered=True)

你对如何获得这个有什么建议吗？

谢谢伊曼纽尔

【问题讨论】：

请问，您能否提供大量数据样本？
亲爱的@Zephyr，我已经用采样数据更新了我的帖子，并进行了一些剪裁以绘制它

标签： python pandas plot seaborn

【解决方案1】：

感谢这篇文章

https://stackoverflow.com/a/55971778/15416347

我找到了解决办法。

在我的特定情况下，此代码有效：

t2=df_cells.loc[df_cells['CELL TYPE']=='FRONT',['VELOCITY','CELL TYPE','condition']].groupby('condition').VELOCITY.mean()
df_cells['VELOCITY_norm']=df_cells.VELOCITY/t2.reindex(df_cells.condition).values

df_cells.VELOCITY_norm
fig, ax = plt.subplots(figsize=(25,12))
sns.pointplot(x='CELL TYPE',y='VELOCITY_norm', hue = 'condition',ci=99 ,data=df_cells,ax = ax,order=['FRONT', 'MIDDLE', 'BACK'],
                                   ordered=True)

【讨论】：