我在 pandas DataFrame 中有数据，我想创建一个交互式箱线图，允许我选择天数，同时为“类别”列中每个类别的值绘制箱线图
到目前为止，这是我的代码/数据的样子:
import numpy as np
import pandas as pd
categories=('A','B','C')
data = {
'days': np.random.randint(120, size=100),
'category': np.random.choice(categories, 100),
'value': 100.0 * np.random.random_sample(100)
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
category days value
0 A 4 77.383981
1 A 31 63.011934
2 A 5 1.165061
3 C 59 23.588979
4 A 57 14.906734
5 C 106 33.366634
6 A 29 90.658570
7 B 25 16.137490
8 A 118 34.526302
9 C 76 4.111797
10 A 11 30.195917
.. ... ... ...
90 A 64 37.529774
91 A 76 3.771360
92 C 112 93.948775
93 C 14 34.855189
94 B 64 83.106007
95 A 10 78.346319
96 B 86 66.645889
97 A 46 12.969012
98 C 29 57.925427
99 A 59 34.526146
[100 rows x 3 columns]
我想为每个类别(针对选定/指定的天数)创建一个值的箱线图，并沿 X 轴绘制不同的类别。
我如何使用 pandas(或 matplotlib)做到这一点？
最佳答案
您可以简单地按天数过滤数据框，然后绘制相应的箱线图。
numer_of_days = 42
df_filtered= df.loc[df['days'] < numer_of_days] # use operators like ==, >=, <, etc.
df_filtered[["category", "value"]].boxplot( by="category", return_type='axes')
为了获得下拉字段，您可以使用 `ipywidgets.interact()` 函数，您可以向该函数提供一个绘制特定日期数据帧的函数。 (在下文中，我将天数限制为 12 天，这样下拉列表实际上对于从中选择一天是有意义的。)
import numpy as np
import pandas as pd
from ipywidgets import interact
%matplotlib notebook
categories=('A','B','C')
data = {
'days': np.random.randint(12, size=100),
'category': np.random.choice(categories, 100),
'value': 100.0 * np.random.random_sample(100)
}
df = pd.DataFrame(data)
def select_days(number_of_days):
df_filtered= df.loc[df['days'] == int(number_of_days)]
ax = df_filtered[["category", "value"]].boxplot( by="category", return_type='axes')
ax["value"].set_title("Day " + number_of_days)
print(df_filtered)
days = [str(day) for day in np.arange(12)]
interact(select_days, number_of_days=days)
关于python - 带有 pandas 和 Jupyter notebook 的交互式箱线图，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/41667397/