Python 基于多索引数据帧的matplotlib绘制错误条

我在pandas中有以下数据帧：

>>>name   Hour   trt_level    stress   date          value
0  D43    9         H         control  2019-06-07    0.4561
1  D43    10        H         control  2019-06-07    0.3216
2  D42    8         M         stress   2019-06-07    0.2143
3  D42    9         M         stress   2019-06-07    0.1342
4  D21    8         L         stress   2019-06-07    0.3214
...

我想创建带有错误条、mse/std的折线图，如下所示：

from：在我的例子中：X轴应该是小时，y轴应该是值，三行，每个治疗水平（trt_水平）一行，所以H，M，L的行

为此，我使用了函数groupby和agg：

data = df.groupby(['trt_level','Hour']).agg([np.mean, np.std])
data.head()

>>>                value
                   mean      std
trt_level  Hour   
H           7      0.231      0.0058
            8      0.212      0.0094
            9      0.431      0.1154
...

以treamtnet和hour为索引、值的平均值和标准值的gav eme数据库， 但问题是，当我试图绘制它时，我只得到一条顶部没有std的线：

data = data['value'] 
qual.plot(kind = "line", y = "mean", legend = False,  
          xerr = "std", title = "test", color='green')

当我想要的结果应该有三行在顶部的std时（最好是MES而不是std，但对于这个问题，我更关注三行和std的显示）

我的最终目标是得到一张更像这样的图表（为可怕的平局感到抱歉）：

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但是几乎所有的时间都在那里。您必须取消多索引数据帧的堆栈

import numpy as np
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt

#My test file contained at least two values per condition to calculate an SD value
#df = pd.read_csv("test.txt", sep = "\s{2,}") 

dfm = df.groupby(["trt_level","Hour"]).agg([np.mean, np.std])

dfm["value"].unstack(level=0).plot(y = "mean", yerr = "std", title = "TRT levels are really important!", color = list("rbg"))

plt.show()

样本输出

顺便说一句：

kind=“line”

不必指定，它是默认值。熊猫文档列出了所有