Python Can'；用seaborn绘制时间序列

我有一个数据集，它是一组不同时间标签的测量值，例如：

样品 t1 t2 ... 总氮 1. 0.2 0.4 ... 1.2 2. 0.1 2 ... 0.5 ... ... ... ... 8.2

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当您拥有长格式数据时，Seaborn是最好的。因此，您应该融化数据，以便在seaborn中传递：

sns.lineplot(data=df.melt('Sample'), x='variable', y='value')

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我创建了一个随机样本，并对其进行了处理

数据：

为了直接使用

sns.lineplot

，而不用手工计算标准误差，我对

df

进行了转换：

df_long = pd.melt(df, id_vars="sample", value_vars="t1 t2 t3 t4 t5 t6 t7".split())
df_long["sample"] = 1
df_long.head()

我还将

sample

设置为一个相同的值

1

，以便seaborn认为所有数据都来自同一个池

然后，直接绘制：

sns.lineplot(data=df_long, x="variable", y="value", hue="sample")

你会得到这样的结果：

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如果这是一个熊猫数据帧，

x

是

df['t1']

或其他什么。。。您首先必须计算stdev/error。。。你能发布一些代码以便复制吗？@DervinThunk你实际上没有。这就是seaborn的全部要点。可能会有帮助。。。

sns.lineplot(data=df_long, x="variable", y="value", hue="sample")