Python上で複数の要素を持つ棒グラフを描きたい【追記】

Question

実現したいこと

下のようなcsvから、Q1とQ2をAとBの平均値で比較するような棒グラフを描きたいです。

上記の図はExcelで作成しているのでExcelで作成してしまえばいいのですが、
示したcsv例は全体の一部のため、Pythonでなんとか効率化できないかと考えています。

やってみたこと

sns.barplot(x='列Q', y='列A', data=df2)

とし、Q1とQ2の列A,列Bそれぞれで棒グラフが描けるところまではできました。
列A,Bそれぞれの棒グラフを1つの軸上で表現したいのです。

https://www.codexa.net/seaborn-python/
の「棒グラフを描く　−平均値を可視化する−」を参考に……とも考えたのですが、
そもそものデータ構造が異なるためうまくこちらのやりたい形に書き換えられませんでした。
また、
https://tokitsubaki.com/python-matplotlib-bar-graph/552/
の「複数の棒グラフを表示する方法」を参考に
幅をずらしてみる形も試したのですが、こちらも手持ちのデータ構造が異なるため、うまくこちらのやりたい形に落とし込めませんでした。
(y軸部分に
A

B
と表示され、棒は片方だけになってしまいました)

知りたいこと
データ構造を変えない場合、どのような形でグラフを描く指示を記述するのが良いでしょうか。
(現在の列A,列B,列Qの形から、参考にしたサイトのようなデータの形に変形するのがスムーズでしょうか)

よろしくお願いします。

列A	列B	列Q
0.143479418	0.434606504	Q1
0.526978967	0.335625096	Q2
0.300706603	0.10525551	Q1
0.556529259	0.227195416	Q2
0.716269545	0.874288775	Q1
0.38147535	0.614077424	Q2
0.19946781	0.573008082	Q1
0.316882675	0.077498148	Q2
0.427729822	0.723043906	Q1
0.062426164	0.905506978	Q2
0.15372035	0.331729346	Q1
0.879988208	0.982075577	Q2
0.583172163	0.937667393	Q1
0.203351069	0.106217671	Q2
0.325072363	0.782268672	Q1
0.382087262	0.7997886	Q2
0.314742425	0.010230592	Q1
0.569015821	0.496844197	Q2
0.688380841	0.487077471	Q1
0.626992447	0.399904693	Q2

Comments

[bsdfan]

> データ構造を変えない場合、どのような形でグラフを描く指示を記述するのが良いでしょうか。

データ構造を変えないというのはどういう意味で書かれていますか？
グラフをプロットするためのライブラリ(seabornなりmatplotlibなり)は、どんな形のデータでも受け付けるわけではないので、対応する形にデータを変形させることは必要です。

[yzyz_]

コメントありがとうございます。
グラフを作るとき、「x軸はこの行を参照、y軸はこの行を参照、この行を参照してサンプルごとに、こういう位置にプロットする」
という指示をプログラムでしている……という認識なのですが、
そういう指示をするためには例に挙げたようなcsvの形のままではできず、
ご指摘いただいたようなデータの変形が必要なのでしょうか。

理解が間違っていたら申し訳ありません。

Answer 1

今のデータ構造を変える必要はないですが、プロットするために、プロットのツールに合わせたデータの加工は必要になります。

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

df = pd.DataFrame({
    'A': [0.143479418, 0.526978967, 0.300706603, 0.556529259, 0.716269545, 0.38147535, 0.19946781, 0.316882675, 0.427729822, 0.062426164, 0.15372035, 0.879988208, 0.583172163, 0.203351069, 0.325072363, 0.382087262, 0.314742425, 0.569015821, 0.688380841, 0.626992447],
    'B': [0.434606504, 0.335625096, 0.10525551, 0.227195416, 0.874288775, 0.614077424, 0.573008082, 0.077498148, 0.723043906, 0.905506978, 0.331729346, 0.982075577, 0.937667393, 0.106217671, 0.782268672, 0.7997886, 0.010230592, 0.496844197, 0.487077471, 0.399904693],
    'Q': ['Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2']
})

seaborn.boxplot の場合

ドキュメントをみると、hueを使ったプロットにはlong-form(縦持ち)のデータフレームを渡す必要があるとのことです。
今回のケースで pandasで縦持ちのデータに変換するには pandas.melt() が使えます。

df_plot = pd.melt(df, id_vars='Q', value_vars=['A', 'B'], var_name='var', value_name='val')
sns.barplot(x='var', y='val', hue='Q', data=df_plot)

matplotlib の bar を使う場合

matplotlib の bar では、事前に平均値を計算する必要があります。
groupby して mean で平均をとります。

mean = df.groupby('Q').mean()

w = 0.3
x = np.arange(2)
plt.bar(x - w / 2, mean.loc['Q1'], w, label='Q1')
plt.bar(x + w / 2, mean.loc['Q2'], w, label='Q2')

plt.xticks(x, ['A', 'B'])

シンプルな方法

こだわりがなければ(平均をプロットしたいだけなら)、pandas.DataFrame.plot を使うのが簡単です。
上と同じでgroupbyしてmeanをとって、plot すればいいです。(QでわけるためにTを使って転置しています)

mean = df.groupby('Q').mean()
mean.T.plot(kind='bar')

Comments

[yzyz_]

反応が遅くなって申し訳ありませんでした。無事作ることができました。
今回実現したいこととして書いたのが棒グラフでしたが、箱ひげ等にもできたらいいなぁという目論見がありましたので、seaborn.boxplot の形を参考にさせていただくことにしました。列A・B以外の列もありましたので、それぞれデータを変更し、またx軸y軸も記入することで思ったようなグラフが描けました。
今後はライブラリのページも見ながら試してみたいと思います。
本当に助かりました。ありがとうございます。