在Matplotlib中使用Python Pandas数据帧绘制95%置信区间误差棒图

要在Matplotlib中使用Python Pandas数据帧绘制95%置信区间误差棒图，我们可以按照以下步骤进行 –

• 设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。
• 获取二维大小可变的潜在异构表格数据的数据框实例。
• 制作一个包含两列的数据框， 类别 和 数字 。
• 找到 类别 和 数字 的 平均值 和 std 。
• 使用附加误差条的线条和/或标记绘制 y 与 x 。
• 要显示图形，请使用 show() 方法。

例子

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

plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50]
plt.rcParams["figure.autolayout"] = True

df = pd.DataFrame()
df['category'] = np.random.choice(np.arange(10), 1000, replace=True)
df['number'] = np.random.normal(df['category'], 1)

mean = df.groupby('category')['number'].mean()
std = df.groupby('category')['number'].std()
plt.errorbar(mean.index, mean, xerr=0.5, yerr=2*std,
              linestyle='--', c='red')

plt.show()