Python Seaborn因子绘图自定义错误条

我想在seaborn中绘制一个factorplot，但是手动提供错误条，而不是让seaborn计算它们

我有一个大致如下的熊猫数据框：

     model output feature  mean   std
0    first    two       a  9.00  2.00
1    first    one       b  0.00  0.00
2    first    one       c  0.00  0.00
3    first    two       d  0.60  0.05
...
77   third   four       a  0.30  0.02
78   third   four       b  0.30  0.02
79   third   four       c  0.10  0.01

我将输出一个大致如下的图：

我正在使用seaborn命令生成绘图：

g = sns.factorplot(data=pltdf, x='feature', y='mean', kind='bar',
                   col='output', col_wrap=2, sharey=False, hue='model')
g.set_xticklabels(rotation=90)

然而，我不知道如何让seaborn使用“std”列作为错误条。不幸的是，重新计算相关数据帧的输出将非常耗时

这有点类似于这个问题：

只是我不知道如何让它与matplotlib.pyplot.bar函数一起工作

有没有办法使用seaborn

factorplot

或

FaceGrid

与matplotlib相结合来实现这一点

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谢谢

你可以这样做

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy.stats import sem
tips = sns.load_dataset("tips")

tip_sumstats = (tips.groupby(["day", "sex", "smoker"])
                     .total_bill
                     .agg(["mean", sem])
                     .reset_index())

def errplot(x, y, yerr, **kwargs):
    ax = plt.gca()
    data = kwargs.pop("data")
    data.plot(x=x, y=y, yerr=yerr, kind="bar", ax=ax, **kwargs)

g = sns.FacetGrid(tip_sumstats, col="sex", row="smoker")
g.map_dataframe(errplot, "day", "mean", "sem")

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这里是另一种方法：

导入matplotlib.pyplot作为plt
将numpy作为np导入
plt.绘图（np.asarray（[[0,0]，[1,1]]）.T，np.asarray（[[0.3,0.4]，[0.01,0.02]]）.T）
plt.show（）

x值对应于条形图的分类值（0是第一个分类，依此类推）。y值显示误差条的上限和下限。两个数组都必须转置才能正确显示matplotlib。我只是觉得这样更可读

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我认为链接问题将是最好的方式

plt.bar

有一个

yerr

参数，应该会有帮助。谢谢@mwaskom，关于如何使用它有什么提示吗？目前，以下代码阻塞：

g=sns.FacetGrid（data=pltdf，col='output'，col_wrap=6，sharey=False，hue='model'）g.map（plt.bar，'feature'，'mean'，yerr='std'）

为混乱的代码道歉，似乎无法在注释部分很好地格式化。我认为问题在于bar中的yerr参数不是位置参数，这是一个kwarg。有关可映射函数，请参见。您需要在

plt.bar

周围编写一个薄薄的包装，接受

yerr

作为位置参数.Stellar，非常感谢@mwaskom的帮助，以及您编写的可爱的包。它真的非常有用。它不起作用：

TypeError:numpy.float64类型的对象没有len（）