python - 如何使用 Seaborn 并排绘制熊猫数据框的多组列
问题描述
多个参与者 (p) 的数据重复，每个参与者都有几个试验，其中一半属于两个 bin_trials (1 和 2)。这只是一个小样本。我知道最后一列丢失了，这个问题的数据太多了。
p tr bin_trial cor_gaze_perc cor_gaze_key_perc
0 2 1 1 1.00 1.00
1 2 2 1 1.00 1.00
2 2 3 1 0.00 0.00
3 2 4 1 0.50 0.50
4 2 5 1 0.75 0.75
5 2 6 1 0.50 0.50
6 2 7 1 0.50 0.50
7 2 8 1 0.25 0.25
8 2 9 1 1.00 1.00
9 2 10 1 0.50 0.50
10 2 11 1 1.00 1.00
11 2 12 1 1.00 1.00
12 2 13 1 1.00 1.00
13 2 14 1 1.00 1.00
14 2 15 1 0.50 0.50
15 2 16 2 1.00 1.00
16 2 17 2 1.00 1.00
17 2 18 2 1.00 1.00
18 2 19 2 0.75 0.75
19 2 20 2 1.00 1.00
20 2 21 2 1.00 1.00
21 2 22 2 1.00 1.00
22 2 23 2 0.60 0.40
23 2 24 2 1.00 1.00
24 2 25 2 0.00 0.00
25 2 26 2 0.00 0.00
26 2 27 2 1.00 1.00
27 2 28 2 0.00 0.00
28 2 29 2 1.00 1.00
29 2 30 2 0.50 0.50
我想实现一个看起来类似于这样的情节：
我看到了这个先前的答案Seaborn multiple barplots建议使用meltto then use the parameter hue。但是，如果我这样做，我需要单独计算 ci。更不用说这似乎有点矫枉过正，因为当参数以合适的方式传递时，库已经可以聚合数据并自动计算 ci。
我知道作为最后的手段，我可pivot_table以使用手动聚合数据并计算 ci。
所以我的问题归结为是hue唯一的方法吗？或者有没有一种方法可以根据给定的数据使用列，并在绘图时即时计算 ci？
解决方案
经过大量搜索后，唯一的方法是通过融化。如果有人想要更完整的答案，请给我留言，我会添加融化代码。
这一切都归结为seaborn总是想要单列中的数据。有时需要explode数据来实现这一点。