如何在 Python 中将平均值添加到分类图中答案

【问题标题】：How Add Average Values to a Categorical Plot in Python如何在 Python 中将平均值添加到分类图中
【发布时间】：2022-01-19 23:19:18
【问题描述】：

尝试将平均值添加到图中的每个类别。我一直在尝试按类别独立添加这些平均值，但没有成功。有没有一种方法可以让 catplot 平均数据集中的值并用不同的颜色绘制额外的值？我的目标是将平均值与单个值相加并加以区分，以便直观地识别。

plt.rcParams["figure.figsize"] = [5.50, 5.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

ax = sns.catplot(x="Sample Set", y="Values [%]", data=df)
ax.set_xticklabels(rotation=90)
ax.despine(right=True, top=True)

sp = 100
delta = 5
plt.axhline(y=sp, color='gray', linestyle='--', label='Target')

plt.axhline(y=sp*((100+(delta*2))/100), color='r', linestyle='--', label='10%')
plt.axhline(y=sp*((100-(delta*2))/100), color='r', linestyle='--')

plt.ylim(80, 120)
plt.title('Sample Location[enter image description here][1]', fontsize = 14, y=1.05)
    
plt.legend(frameon=False, loc ="lower right")
plt.savefig(outputFileName, dpi=300, bbox_inches = 'tight')
plt.show()
plt.draw()

【问题讨论】：

您可以创建一个排除平均值的catplot，然后叠加平均值
@DerekO 喜欢这个想法，在实施您的建议后，我现在唯一的限制是添加一个说明虚线、单个值和平均值的图例。任何帮助将不胜感激。
我没有足够的时间认真尝试解决方案，所以我将我的想法作为评论留下，希望能帮助您或其他人开始解决方案。当我有更多时间时，我很乐意重新审视您的问题，看看我是否可以提供进一步的帮助
@DerekO，谢谢！

标签： python matplotlib seaborn catplot

【解决方案1】：

您可能会遇到奇怪的错误消息，因为您将sns.catplot 的返回值命名为ax。 sns.catplot 是一个"figure-level" 函数并返回一个FacetGrid，通常分配给一个名为g 的变量。图形级函数可以有一个或多个子图，可通过g.axes 访问。当只有一个子图时，g.ax 指向该子图。

还要注意catplot 的 figsize 不是通过rcParams 设置的。图形大小来自height= 参数（一个子图的高度，以英寸为单位）和aspect= 参数（子图的宽高比）乘以子图的行数/列数。

此外，您似乎正在混合 "object-oriented" 和 matplotlib 的 pyplot 接口。为了可读性和代码维护，最好坚持一个界面。

为了表示均值，可能适合使用不带置信区间的sns.pointplot。 ax.axhspan 可用于可视化目标周围的范围。

这里是从 seaborn 的 iris 数据集开始的一些示例代码。

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import numpy as np

iris = sns.load_dataset('iris')

g = sns.catplot(data=iris, x="species", y="sepal_length", height=5.50, aspect=1)
ax = g.ax
ax.tick_params(axis='x', rotation=0, length=0)
sns.pointplot(data=iris, x="species", y="sepal_length", estimator=np.mean,
              join=False, ci=None, markers=['D'], color='black', size=20, zorder=3, ax=ax)
sns.despine(right=True, top=True)

sp = 6
delta = 10
ax.axhline(y=sp, color='gray', linestyle='--', label='Target')
ax.axhspan(ymin=sp * (100 - delta) / 100, ymax=sp * (100 + delta) / 100,
           color='r', alpha=0.15, linestyle='--', label='10%')

ax.collections[-1].set_label('Mean')
ax.legend(frameon=False, loc="lower right")
# plt.savefig(outputFileName, dpi=300, bbox_inches='tight')
plt.tight_layout()
plt.show()

【讨论】：

感谢您的帮助和建议。非常感谢！
我会的，因为它确实解决了上述问题。但是，唯一缺少的部分是如何为平均值添加图例。我一直在尝试在点图函数中使用标签方法，但没有奏效。
Seaborn 和图例通常很复杂，因为典型的函数结合了许多 matplotlib 元素。在这种情况下，ax.collections[-1].set_label('Mean') 将标签添加到包含均值的集合中。
感谢您的帮助 JohanC！效果很好。

【解决方案2】：

根据plotting with seaborn using the matplotlib object-oriented interface，catplot 是Figure-level类型的图，与其他一些类型的图相比，这样做会困难得多。

第二组函数（图形级）的区别在于事实上，结果图可能包括几个轴它们总是以“有意义”的方式组织起来。这意味着函数需要完全控制图形，所以它不是例如，可以将 lmplot 绘制到已经存在的 lmplot 上。打电话该函数始终初始化一个图形并将其设置为它正在绘制的具体情节。

【讨论】：