web-dev-qa-db-ja.com

pandasデータフレームをバイオリン図に処理する

Excelスプレッドシートから読み取っているデータがあります。データには、S1からS6の6つのシナリオのそれぞれについて多数の観測値があります。データをデータフレームdfに読み込むと、次のようになります。

      Scenario        LMP
0           S1 -21.454544
1           S1 -20.778094
2           S1 -20.027689
3           S1 -19.747170
4           S1 -20.814405
5           S1 -21.955406
6           S1 -23.018960
...
12258       S6 -34.089906
12259       S6 -34.222814
12260       S6 -26.712010
12261       S6 -24.555973
12262       S6 -23.062616
12263       S6 -20.488411

6つのシナリオごとに異なるバイオリンを持つバイオリン図を作成したいと思います。私はPandasとデータフレームに不慣れで、昨日は多くの調査/テストを行ったにもかかわらず、データフレームにいくつかの参照を渡すためのエレガントな方法を完全に理解することはできません（ axis.violinplot（）ステートメントで機能するシナリオごとに異なるシリーズに分割します。たとえば、次のことを試しましたが、機能しません。「ValueError：サイズ1752のシーケンスをコピーできません。私のaxes.violinplotステートメントで次元2 "の軸を配列します。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# load data into a dataframe
df = pd.read_Excel('Modeling analysis charts.xlsx',
                   sheetname='lmps',
                   parse_cols=[7,12],
                   skiprows=0,
                   header=1)

fontsize = 10

fig, axes = plt.subplots()

axes.violinplot(dataset = [[df.loc[df.Scenario == 'S1']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S2']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S3']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S4']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S5']],
                           [df.loc[df.Scenario == 'S6']]
                          ]
                )
axes.set_title('Day Ahead Market')

axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')

plt.show()
pythonpandasmatplotlibseabornviolin-plot
7
Emily Beth

プロットするデータセットの作成方法に注意する必要があります。質問のコードには、1つのデータフレームのリストのリストがあります。ただし、必要なのは1列のデータフレームのリストだけです。

したがって、フィルタリングされたデータフレームから「LMP」列のみを取得する必要もあります。そうしないと、バイオリン図はプロットする列を認識できません。

これは、元のコードに近いままの実用的な例です。

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt


x = np.random.poisson(lam =3, size=100)
y = np.random.choice(["S{}".format(i+1) for i in range(6)], size=len(x))
df = pd.DataFrame({"Scenario":y, "LMP":x})

fig, axes = plt.subplots()

axes.violinplot(dataset = [df[df.Scenario == 'S1']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S2']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S3']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S4']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S5']["LMP"].values,
                           df[df.Scenario == 'S6']["LMP"].values ] )

axes.set_title('Day Ahead Market')
axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')

plt.show()

enter image description here

9
ImportanceOfBeingErnest

あなたはseabornを使うかもしれません。この場合、seabornをインポートしてから、 バイオリン図 を使用してシナリオを視覚化します。

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

# load data into a dataframe
df = pd.read_Excel('Modeling analysis charts.xlsx',
                   sheetname='lmps',
                   parse_cols=[7,12],
                   skiprows=0,
                   header=1)
fontsize = 10

fig, axes = plt.subplots()
# plot violin. 'Scenario' is according to x axis, 
# 'LMP' is y axis, data is your dataframe. ax - is axes instance
sns.violinplot('Scenario','LMP', data=df, ax = axes)
axes.set_title('Day Ahead Market')

axes.yaxis.grid(True)
axes.set_xlabel('Scenario')
axes.set_ylabel('LMP ($/MWh)')

plt.show()

enter image description here

9
Serenity