我的数据框round_data
如下:
error username task_path
0 0.02 n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w... 39.png
1 0.10 n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w... 45.png
2 0.15 n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w... 44.png
3 0.25 xdoaztndsxoxk3wycpxxkhaiew3lrsou3eafx3em58uqth... 43.png
... ... ... ...
1170 -0.11 9qrz4829q27cu3pskups0vir0ftepql7ynpn6in9hxx3ux... 33.png
1171 0.15 9qrz4829q27cu3pskups0vir0ftepql7ynpn6in9hxx3ux... 34.png
[1198 rows x 3 columns]
我想要一个显示每个用户的错误的箱线图,按照他们的平均性能排序。我拥有的是:
ax = sns.boxplot(x="username", y="error", data=round_data,
whis=np.inf, color="c",ax=ax)
其结果如下:
如何按平均误差对X轴(即用户)进行排序?
最佳答案
好吧,我找到了答案:
grouped = round_data[round_data.batch==i].groupby("username")
users_sorted_average = pd.DataFrame({col:vals['absolute_error'] for col,vals in grouped}).mean().sort_values(ascending=True)
在seaborn plot函数中为“order”参数传递
users_sorted_average
将给出所需的行为: ax = sns.boxplot(x="username", y="error", data=round_data,
whis=np.inf,ax=ax,color=c,order=users_sorted_average.index)
关于python - 在seaborn中订购boxplot x轴,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/40514921/