Pythonとmatplotlibを使ってグラフ上にプロットした点とエラーバーを表示させたい。

Question

前提・実現したいこと

Pythonとmatplotlibを使ってグラフ上にプロットした点とエラーバーを表示させたい。

発生している問題・エラーメッセージ

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TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-59-9273d12e0b1e> in <module>()
      6 y_C = np.array(df_C['y'])
      7 A_yerr = np.array(df_A['y_error'])
----> 8 plt.errorbar(x_A, y_B, yerr=A_yerr)

C:\Users\genuine\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\pyplot.py in errorbar(x, y, yerr, xerr, fmt, ecolor, elinewidth, capsize, barsabove, lolims, uplims, xlolims, xuplims, errorevery, capthick, hold, data, **kwargs)
   2927                           xlolims=xlolims, xuplims=xuplims,
   2928                           errorevery=errorevery, capthick=capthick, data=data,
-> 2929                           **kwargs)
   2930     finally:
   2931         ax._hold = washold

C:\Users\genuine\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py in inner(ax, *args, **kwargs)
   1895                     warnings.warn(msg % (label_namer, func.__name__),
   1896                                   RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1897             return func(ax, *args, **kwargs)
   1898         pre_doc = inner.__doc__
   1899         if pre_doc is None:

C:\Users\genuine\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in errorbar(self, x, y, yerr, xerr, fmt, ecolor, elinewidth, capsize, barsabove, lolims, uplims, xlolims, xuplims, errorevery, capthick, **kwargs)
   3028                 xo, _ = xywhere(x, lower, noylims & everymask)
   3029                 lo, uo = xywhere(lower, upper, noylims & everymask)
-> 3030                 barcols.append(self.vlines(xo, lo, uo, **eb_lines_style))
   3031                 if capsize > 0:
   3032                     caplines.append(mlines.Line2D(xo, lo, marker='_',

C:\Users\genuine\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\__init__.py in inner(ax, *args, **kwargs)
   1895                     warnings.warn(msg % (label_namer, func.__name__),
   1896                                   RuntimeWarning, stacklevel=2)
-> 1897             return func(ax, *args, **kwargs)
   1898         pre_doc = inner.__doc__
   1899         if pre_doc is None:

C:\Users\genuine\Anaconda3\lib\site-packages\matplotlib\axes\_axes.py in vlines(self, x, ymin, ymax, colors, linestyles, label, **kwargs)
   1070 
   1071         if len(x) > 0:
-> 1072             minx = x.min()
   1073             maxx = x.max()
   1074             miny = min(ymin.min(), ymax.min())

C:\Users\genuine\Anaconda3\lib\site-packages\numpy\core\_methods.py in _amin(a, axis, out, keepdims)
     27 
     28 def _amin(a, axis=None, out=None, keepdims=False):
---> 29     return umr_minimum(a, axis, None, out, keepdims)
     30 
     31 def _sum(a, axis=None, dtype=None, out=None, keepdims=False):

TypeError: cannot perform reduce with flexible type

該当のソースコード

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

df = pd.read_csv('data.csv', names=['x', 'y', 'y_error'], header=None, encoding='utf-8')

df_A = df[1:15]
df_B = df[16:26]
df_C = df[27:]

plt.ylim([5, 7])
plt.xlim([30, 130])
plt.scatter(df_A['x'], df_A['y'], c='black', label='A')
plt.scatter(df_B['x'], df_B['y'], c='green', label='B')
plt.scatter(df_C['x'], df_C['y'], c='blue', label='C')
plt.grid(linestyle=':')

x_A = np.array(df_A['x'])
y_A = np.array(df_A['y'])
x_B = np.array(df_B['x'])
y_B = np.array(df_B['y'])
x_C = np.array(df_C['x'])
y_C = np.array(df_C['y'])
A_yerr = np.array(df_A['y_error'])
plt.errorbar(x_A, y_A, yerr=A_yerr)

元のcsvファイルは32行×3列で、1,16,27行目にそれぞれ文字列と空白が含まれている以外は数値が入っている(はず)。

試したこと

いろいろ調べてみると、異なるタイプのデータが混在しているような気がしたので、np.array()でデータタイプを統一しようとしました（うまくいっているかは正直わかりません、初心者なもので）。

補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

python3.6.1
matplotlib2.0.2
numpy1.12.1
pandas0.20.1

※ネットにアップすべきではない大事な情報が含まれており、少しコードとエラーメッセージを書き換えたので、おかしなところがあるかもしれませんが、エラーの概要は伝わると思います。

Comments

[tachikoma]

np.arrayがどんな型を保持できるobject型のarrayになってるんじゃないですかね。データを貼ってもらえるとすぐ答えが得られると思いますよ。

[genuine]

確認したところ、おっしゃる通りobject型のarrayになっていたためエラーが生じたようです。magichanさんが指摘してくださったようにskiprowsを導入することで解決できました。ありがとうございます。

Answer 1

pandas.read_csv() にてデータを読み込んだ際に、途中に文字列が含まれておりますと、
その列のデータの型は object型 として扱われてしまいます。
その行を省いた後にastype()を使って型変換を行ってもよいのですが、
予め何行目に文字列（空白）があるのか分っているのであれば

df = pd.read_csv('data.csv',names=['x', 'y', 'y_error'], skiprows=[0,15,26])

のように、skiprows パラメータを使ってその行を読み飛ばすとよいかと思います。

あとは、print(df.dtypes) にて各列の型を確認し、各列が数値型として読み込まれていることを確認ください。

問題なく数値型で読み込まれておりましたら numpy 配列への変換は不要です。

Comments

[genuine]

skiprowsを導入することで解決できました。
ありがとうございます。

[genuine]

追加で質問して申し訳ないですが…
プロットした点の上にエラーバーが被るような形になりました。
ですが、見栄えの問題からエラーバーはプロットした点の下に持ってきて、はみ出る部分のみ表示させたいと思っています。
pyplot.errorbar()のオプションであるbarsaboveで解決できるかと思っていましたが、うまくいきません…
この問題の解決法をご存じではないでしょうか。
よろしくお願いします。

[magichan]

plt.scatter() の前に plt.errorbar() を持ってきて描画の順番を変えるだけでよいかと思ったのですが・・・・駄目でした。
plt.errorbar() は何故か常に最上位に描写されていまうみたいですね。

[magichan]

暫定的な解決方法となりますが、plt.scatter() で行っているポイントを描画する処理を plt.errorbar() で行い、現在 plt.errorbar() で引いているラインを引く処理を別途行うというのでどうでしょうか。
こんな感じ

plt.plot(df.x, df.y, 'p-') #ラインを引く
plt.errorbar(df.x[:14], df.y[:14], df.err[:14], fmt='ko', label='A')
plt.errorbar(df.x[14:24], df.y[14:24], df.err[14:24], fmt='go', label='B')
plt.errorbar(df.x[24:], df.y[24:], df.err[24:], fmt='bo', label='C')

[genuine]

返信を忘れてしまい、申し訳ありません。
教えていただいた方法でやってみます。