如何绘制熊猫的平均值和标准差？
误差线是指数据框中包含的误差的图表，显示了一组测量值或计算值的置信度&精度。误差线有助于显示实际和准确的缺失部分，并直观地显示数据框中不同区域的误差。误差线是一种描述性的行为，它包含了关于数据差异的信息，以及进行适当更改的建议，以构建对用户更有洞察力和影响力的数据。
在这里，我们讨论如何在将数据框与特定应用条件分组后，用平均值和标准偏差绘制误差线，以便误差变得更真实，从而获得最佳结果和可视化效果。
所需模块:
pip install numpy
pip install pandas
pip install matplotlib
这里是数据框，我们用平均值和标准值 来说明误差线
Python 3
# Import the necessary libraries to read
# dataset and work on that
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
# Make the dataframe for evaluation on Errorbars
df = pd.DataFrame({
'insert': [0.0, 0.1, 0.3, 0.5, 1.0],
'mean': [0.009905, 0.45019, 0.376818, 0.801856, 0.643859],
'quality': ['good', 'good', 'poor', 'good', 'poor'],
'std': [0.003662, 0.281895, 0.306806, 0.243288, 0.322378]})
print(df)
输出:
样本数据框
用平均值和标准值分组子图以获得误差线:
Python 3
# Subplots as having two types of quality
fig, ax = plt.subplots()
for key, group in df.groupby('quality'):
group.plot('insert', 'mean', yerr='std',
label=key, ax=ax)
plt.show()
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