Python 使用seaborn绘制外部数据源的标准偏差

我试图通过seaborn可视化一个线形图，在其中我想绘制一列的平均值和标准偏差。由于我使用的是大文件（有数百万行），因此加载绘图需要一段时间

为了减少计算时间，我预先计算了列的平均值和相应的标准偏差。随后，我使用这个预先计算的数据作为线形图的输入，而不是提供完整的数据帧

这是我目前使用的代码：

df = open_pickle("data/experiment")
sns.lineplot(x="rho", y="wait_time_mean", hue="c", style="service_type", data=df)

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这只会显示平均值。我想知道是否可以手动向seaborn提供标准偏差值。

sns.lineplot

返回绘图的轴对象，然后可以用于在其上绘制。假设您的标准偏差也在

df

中，您可以通过以下方式调整代码，现在使用matplotlib函数

fill\u beetween

：

df = open_pickle("data/experiment")
ax = sns.lineplot(x="rho", y="wait_time_mean", hue="c", style="service_type", data=df)
ax.fill_between(df["rho"], y1=df["wait_time_mean"] - df["wait_time_std"], y2=df["wait_time_mean"] + df["wait_time_std"], alpha=.5)