如何使用附加百分位数自定义熊猫框和胡须图？

Question

我正在尝试使用 pandas 制作以下在 Excel 中制作的图。

工作中很多绘图都是使用Excel完成的，将数据转换成所需的格式是繁琐而乏味的。我想使用 pandas，但我的老板希望看到正在生成完全相同（或非常接近）的图。

我通常使用seaborn来绘制箱线图，发现它非常方便，但我需要显示更多的百分位数（第5、10、25、50、75、90和95），如图图例所示。

我知道seaborn/matplotlib允许我使用whis=[10,90]更改胡须范围，并且我可以使用showmean=True，但这会留下其他标记（第95个和第5个百分位数）添加到每个绘图中。如何叠加这些？

我按照自己的需要对数据进行了分组，我可以使用 .describe() 提取百分位数，如下所示

pcntls=assay.groupby(['LocalSTRAT']).describe(percentiles=[0.1,0.05,0.25,0.5,0.75,0.9,0.95])

和变换给了我这个：

LocalSTRAT  AB  CBC     CLB     LAB     LBB     LBL     MS  TB  TBL     UAB     UBB
count   982.000000  234.000000  159.000000  530.000000  1136.000000     72.000000   267.000000  1741.000000     16.000000   1641.000000     2099.000000
mean    0.687658    1.410962    0.118302    0.211321    0.110251    0.077917    0.766124    0.262648    0.191875    0.119174    1.320357
std     0.814027    0.855342    0.148397    0.286574    0.146550    0.088921    0.647259    0.309134    0.125497    0.207197    1.393613
min     0.005000    0.005000    0.020000    0.005000    0.005000    0.010000    0.005000    0.005000    0.060000    0.005000    0.005000
5%  0.030000    0.196500    0.030000    0.020000    0.020000    0.020000    0.060000    0.020000    0.067500    0.005000    0.170000
10%     0.050000    0.363000    0.038000    0.020000    0.020000    0.021000    0.096000    0.030000    0.070000    0.020000    0.230000
25%     0.130000    0.825000    0.045000    0.050000    0.030000    0.030000    0.225000    0.050000    0.077500    0.030000    0.450000
50%     0.400000    1.260000    0.070000    0.120000    0.050000    0.050000    0.610000    0.150000    0.175000    0.060000    0.940000
75%     0.950000    1.947500    0.140000    0.250000    0.120000    0.072500    1.120000    0.350000    0.257500    0.130000    1.570000
90%     1.720000    2.411000    0.262000    0.520000    0.265000    0.149000    1.624000    0.640000    0.340000    0.250000    2.770000
95%     2.370000    2.967500    0.322000    0.685500    0.390000    0.237000    2.037000    0.880000    0.390000    0.410000    4.322000
max     7.040000    5.070000    1.510000    2.620000    1.450000    0.580000    3.530000    2.390000    0.480000    4.190000    11.600000

我不知道如何使用此输出从头开始构建箱线图。

我认为以正常方式构建一些箱线图更容易，然后在顶部添加额外的几个数据点（第 5 个和第 95 个百分位标记），但不知道如何做到这一点。

（制作如图所示的图例的方法或如何将其图像文件插入到我的图中，并获取日志样式的网格线，并在 x 轴中包含计数的方法的奖励点！）

Answer 1

只需使用从 .describe() 输出中提取的百分位数覆盖散点图，记住对两者进行排序以确保顺序不会混淆。 图例是在外部制作为图像并单独插入的。

使用 plt.text() 计算并添加计数。

使用

plt.grid(True, which='both')

应用对数网格线并将轴设置为对数。

代码和结果如下。

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


pathx = r"C:\boxplots2.xlsx"

pathx =  pathx.replace( "\\", "/")#avoid escape character issues
#print pathx
#pathx = pathx[1:len(pathx)-1]
df=pd.read_excel(pathx)

#this line removes missing data rows (where the strat is not specified)
df=df[df["STRAT"]!=0]



assay=df

factor_to_plot='Total %S'
f=factor_to_plot

x_axis_factor='STRAT'
g=x_axis_factor

pcntls=assay.groupby([g]).describe(percentiles=[0.05,0.1,0.25,0.5,0.75,0.9,0.95])
sumry= pcntls[f].T
#print sumry
ordered=sorted(assay[g].dropna().unique())

#set figure size and scale text
plt.rcParams['figure.figsize']=(15,10)
text_scaling=1.9
sns.set(style="whitegrid")
sns.set_context("paper", font_scale=text_scaling) 

#plot boxplot
ax=sns.boxplot(x=assay[g],y=assay[f],width=0.5,order=ordered, whis=[10,90],data=assay, showfliers=False,color='lightblue', 
            showmeans=True,meanprops={"marker":"x","markersize":12,"markerfacecolor":"white", "markeredgecolor":"black"})

plt.axhline(0.3, color='green',linestyle='dashed', label="S%=0.3")

#this line sets the scale to logarithmic
ax.set_yscale('log')

leg= plt.legend(markerscale=1.5,bbox_to_anchor=(1.0, 0.5) )#,bbox_to_anchor=(1.0, 0.5)
#plt.title("Assay data")
plt.grid(True, which='both')
ax.scatter(x=sorted(list(sumry.columns.values)),y=sumry.loc['5%'],s=120,color='white',edgecolor='black') 
ax.scatter(x=sorted(list(sumry.columns.values)),y=sumry.loc['95%'],s=120,color='white',edgecolor='black')


#add legend image
img = plt.imread("legend.jpg")
plt.figimage(img, 1900,900, zorder=1, alpha=1)


#next line is important, select a column that has no blanks or nans as the total items are counted. 
assay['value']=assay['From']

vals=assay.groupby([g])['value'].count()
j=vals

ymin, ymax = ax.get_ylim()
xmin, xmax = ax.get_xlim()
#print ymax

#put n= values at top of plot    
x=0
for i in range(len(j)):

    plt.text(x = x , y = ymax+0.2, s = "N=\n" +str(int(j[i])),horizontalalignment='center')
    #plt.text(x = x , y = 102.75, s = "n=",horizontalalignment='center')
    x+=1





#use the section below to adjust the y axis lable format to avoid default of 10^0 etc for log scale plots.
ylabels = ['{:.1f}'.format(y) for y in ax.get_yticks()]
ax.set_yticklabels(ylabels)

这给出了：

Answer 2

我使用你的脚本绘制了我的水质数据，如下所示。在我的脚本中，我使用了 20% 和 80%，而不是 25% 和 75%。但是，我无法使用 20% 和 80% 创建相同结果的图例。任何人都可以帮助我锻炼吗？ 谢谢你。`

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

data = pd.read_excel('G:\Jonathon\WQ_Box_Plot.xlsx', sheet_name='NitrogenTotal')

print(data.head(5))
df = data[['Sampling_date', 'Site_name', 'LocationID', 'Nitrogen Total (TN)']]
df=df[df['Nitrogen Total (TN)']!=0]
print(df.head(5))

percent = df.groupby(['Site_name']).describe(percentiles=[0.05, 0.1, 0.2, 0.5, 0.8, 0.9, 0.95])
sumry = percent['Nitrogen Total (TN)'].T
ordered = sorted(df['Site_name'].dropna().unique())

# set figure size and scale text
plt.rcParams['figure.figsize'] = (15,10)
text_scaling=1.9
sns.set(style ='whitegrid')
sns.set_context('paper', font_scale=text_scaling)

#plot boxplot
ax=sns.boxplot(x=df['Site_name'], y=df['Nitrogen Total (TN)'], width=0.5, order=ordered, whis=[10, 90], data=df, 
               showfliers=False, color='lightblue', showmeans=True, meanprops={"marker":"x","markersize":12,"markerfacecolor":"white", "markeredgecolor":"black"})


leg = plt.legend(markerscale=1.5, bbox_to_anchor=(1.0, 0.5))

ax.scatter(x=sorted(list(sumry.columns.values)), y=sumry.loc['5%'], s=120, color='white', edgecolor='black')
ax.scatter(x=sorted(list(sumry.columns.values)), y=sumry.loc['95%'], s=120, color='white', edgecolor='black')

#add legend image
#img = plt.imread('legend.jpg')
#plt.figimage(img, 1900,900, zorder=1, alpha=1)

ymin, ymax = ax.get_ylim()
xmin, xmax = ax.get_xlim()


ylables = ['{:1f}'.format(y) for y in ax.get_yticks()]
ax.set_yticklabels(ylables)`