Matplotlib散布図ではx軸上に文字列がありませんか？

Question

私はこの形式のデータを持っています。 x軸に文字列があるので、私はそれから棒グラフを得ることができますが、散布図はできません。私は多くの情報を集めることができなかった場所からいくつかの他の投稿を調べました。

import matplotlib.pyplot as plt 
ax = plt.figure() 
ax = df.plot(kind='bar',x='id', y='mean',figsize=[15,6], yerr='sd') 
ax.set_xlabel("id") 
ax.set_ylabel("mean") 
ax = plt.tight_layout() 
ax = plt.show() 

しかし、私は同じDFの散布図をしようとするとき、私はエラーを取得する：

import pandas as pd 
    import numpy as np 

    df = pd.DataFrame({"id":["ssa", "ssb", "ssc", "xxa", "xxb", "xxc"], "mean":[1.3,1.5,5.2,3.1,2.1,3.2], "sd":[0.9,0.5,0.3,0.1,0.2,0.3]}) 
    df 

は、私は、次のコマンドを使用してエラーバーとバープロットを取得します。

ax = plt.figure() 
ax = df.plot(kind='scatter',x='id', y='mean',figsize=[15,6], yerr='sd') 
ax.set_xlabel("id") 
ax.set_ylabel("mean") 
ax = plt.tight_layout() 
ax = plt.show() 

エラートレースバック：だから

--------------------------------------------------------------------------- 
KeyError         Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-10-b3ab7237d4f1> in <module>() 
     1 ax = plt.figure() 
----> 2 ax = df.plot(kind='scatter',x='id', y='mean',figsize=[15,6], yerr='sd', style='.') 
     3 ax.set_xlabel("id") 
     4 ax.set_ylabel("mean") 
     5 ax = plt.tight_layout() 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.pyc in __call__(self, x, y, kind, ax, subplots, sharex, sharey, layout, figsize, use_index, title, grid, legend, style, logx, logy, loglog, xticks, yticks, xlim, ylim, rot, fontsize, colormap, table, yerr, xerr, secondary_y, sort_columns, **kwds) 
    2618       fontsize=fontsize, colormap=colormap, table=table, 
    2619       yerr=yerr, xerr=xerr, secondary_y=secondary_y, 
-> 2620       sort_columns=sort_columns, **kwds) 
    2621  __call__.__doc__ = plot_frame.__doc__ 
    2622 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.pyc in plot_frame(data, x, y, kind, ax, subplots, sharex, sharey, layout, figsize, use_index, title, grid, legend, style, logx, logy, loglog, xticks, yticks, xlim, ylim, rot, fontsize, colormap, table, yerr, xerr, secondary_y, sort_columns, **kwds) 
    1855     yerr=yerr, xerr=xerr, 
    1856     secondary_y=secondary_y, sort_columns=sort_columns, 
-> 1857     **kwds) 
    1858 
    1859 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.pyc in _plot(data, x, y, subplots, ax, kind, **kwds) 
    1680   plot_obj = klass(data, subplots=subplots, ax=ax, kind=kind, **kwds) 
    1681 
-> 1682  plot_obj.generate() 
    1683  plot_obj.draw() 
    1684  return plot_obj.result 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.pyc in generate(self) 
    236   self._compute_plot_data() 
    237   self._setup_subplots() 
--> 238   self._make_plot() 
    239   self._add_table() 
    240   self._make_legend() 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\plotting\_core.pyc in _make_plot(self) 
    829   else: 
    830    label = None 
--> 831   scatter = ax.scatter(data[x].values, data[y].values, c=c_values, 
    832        label=label, cmap=cmap, **self.kwds) 
    833   if cb: 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in __getitem__(self, key) 
    2060    return self._getitem_multilevel(key) 
    2061   else: 
-> 2062    return self._getitem_column(key) 
    2063 
    2064  def _getitem_column(self, key): 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\frame.pyc in _getitem_column(self, key) 
    2067   # get column 
    2068   if self.columns.is_unique: 
-> 2069    return self._get_item_cache(key) 
    2070 
    2071   # duplicate columns & possible reduce dimensionality 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\generic.pyc in _get_item_cache(self, item) 
    1532   res = cache.get(item) 
    1533   if res is None: 
-> 1534    values = self._data.get(item) 
    1535    res = self._box_item_values(item, values) 
    1536    cache[item] = res 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\internals.pyc in get(self, item, fastpath) 
    3588 
    3589    if not isnull(item): 
-> 3590     loc = self.items.get_loc(item) 
    3591    else: 
    3592     indexer = np.arange(len(self.items))[isnull(self.items)] 

C:\Users\AppData\Local\Continuum\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.pyc in get_loc(self, key, method, tolerance) 
    2393     return self._engine.get_loc(key) 
    2394    except KeyError: 
-> 2395     return self._engine.get_loc(self._maybe_cast_indexer(key)) 
    2396 
    2397   indexer = self.get_indexer([key], method=method, tolerance=tolerance) 

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libs\index.c:5239)() 

pandas\_libs\index.pyx in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc (pandas\_libs\index.c:5085)() 

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\_libs\hashtable.c:20405)() 

pandas\_libs\hashtable_class_helper.pxi in pandas._libs.hashtable.PyObjectHashTable.get_item (pandas\_libs\hashtable.c:20359)() 

KeyError: 'id' 

、代わりに私がプロットするためにseabornを使用し、それは完全にプロットします。 しかし、私はどのように "sd"列にエラーバーをプロットするのかわかりません。

fig, ax = plt.subplots(figsize=(5,3)) 
ax = sns.pointplot(x="id", y="mean", data=df, join=False) 
ax = plt.xticks(rotation=90) 
ax = plt.tight_layout() 
ax = plt.show() 

fig, ax = plt.subplots(figsize=(25,5)) 
ax = sns.pointplot(x="id", y="mean", data=df, join=False) 
ax.map(plt.errorbar, "id", "mean", "sd", marker="o") 
ax = plt.xticks(rotation=90) 
ax = plt.tight_layout() 
ax = plt.show() 

上記のコードは次のようなエラーがスローされます：私は、理想的に持っていると思い何

AttributeError       Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-21-18652e3e8b12> in <module>() 
     1 fig, ax = plt.subplots(figsize=(25,5)) 
     2 ax = sns.pointplot(x="id", y="mean", data=df, join=False) 
----> 3 ax.map(plt.errorbar, "id", "mean", "sd", marker="o") 
     4 ax = plt.xticks(rotation=90) 
     5 ax = plt.tight_layout() 

AttributeError: 'AxesSubplot' object has no attribute 'map' 

はpointplotと同様のプロットであるが、各ポイントになります（対応するsdで指定されたものと同じ）、またはエラーバーを持つ各点（sdによって与えられる）と比較することができます。 誰かがこれを行う方法を教えてもらえますか？

ax.errorbar(np.arange(len(df['id'])), df['mean'], yerr=df['sd'], ls='None') 

をしかし、私はあなたがseabornを使用する必要はないと思います：

Answer 1

ただ、この行を追加することによって、このexampleに示すようmatplotlib.axes.Axes.errorbar()を使用

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

df = pd.DataFrame({"id":["ssa", "ssb", "ssc", "xxa", "xxb", "xxc"], 
        "mean":[1.3,1.5,5.2,3.1,2.1,3.2], 
        "sd":[0.9,0.5,0.3,0.1,0.2,0.3]}) 
plt.errorbar(np.arange(len(df['id'])), df['mean'], yerr=df['sd'], ls='None', marker='o') 
ax = plt.gca() 
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(len(df['id']))) 
ax.xaxis.set_ticklabels(df['id'], rotation=90) 
plt.xlabel("id") 
plt.ylabel("mean") 

plt.show() 

編集： OPは "エラーバーを取り除き、sdに比例したサイズでポイントを描く"を望んでいます。

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

df = pd.DataFrame({"id":["ssa", "ssb", "ssc", "xxa", "xxb", "xxc"], 
        "mean":[1.3,1.5,5.2,3.1,2.1,3.2], 
        "sd":[0.9,0.5,0.3,0.1,0.2,0.3]}) 
fig, ax = plt.subplots() 
size_scaler = 300 # Your points will be too small if you just use sd 
ax.scatter(np.arange(len(df['id'])), df['mean'], s=df['sd']*size_scaler, marker='o') 
ax.xaxis.set_ticks(np.arange(len(df['id']))) 
ax.xaxis.set_ticklabels(df['id'], rotation=90) 
plt.xlabel("id") 
plt.ylabel("mean") 

plt.show()