Python 如何创建显示平均值、中值和模式的seaborn violinplot？

有没有一种方法可以将平均值和模式添加到小提琴图中？我的一列中有分类数据，下一列中有相应的值。我尝试查看matplotlib Visor plot，因为它在技术上提供了我正在寻找的功能，但它不允许我在x轴上指定类别变量，这在我查看每个类别的数据分布时是至关重要的。我添加了一个小表格来说明数据的形状

plt.figure(figsize=10,15)
ax=sns.violinplot(x='category',y='value',data=df) 

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首先，我们计算模式和方法：

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

df = pd.DataFrame({'Category':[1,2,5,1,2,4,3,4,2],
                   'Value':[1.5,1.2,2.2,2.6,2.3,2.7,5,3,0]})

Means = df.groupby('Category')['Value'].mean()
Modes = df.groupby('Category')['Value'].agg(lambda x: pd.Series.mode(x)[0])

fig, ax = plt.subplots()
sns.violinplot(x='Category',y='Value',data=df,inner=None)
plt.setp(ax.collections, alpha=.3)
plt.scatter(x=range(len(Means)),y=Means,c="k")
plt.scatter(x=range(len(Modes)),y=Modes)

您可以使用seaborn制作基本图，下面我使用

internal=

参数删除内部箱线图，以便我们可以看到模式和方法：

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

df = pd.DataFrame({'Category':[1,2,5,1,2,4,3,4,2],
                   'Value':[1.5,1.2,2.2,2.6,2.3,2.7,5,3,0]})

Means = df.groupby('Category')['Value'].mean()
Modes = df.groupby('Category')['Value'].agg(lambda x: pd.Series.mode(x)[0])

fig, ax = plt.subplots()
sns.violinplot(x='Category',y='Value',data=df,inner=None)
plt.setp(ax.collections, alpha=.3)
plt.scatter(x=range(len(Means)),y=Means,c="k")
plt.scatter(x=range(len(Modes)),y=Modes)