Seaborn线型图显示自定义中心线，而不是平均值

Question

我有一个数据集，每个时间步由三个值组成：一个是平均值，一个是误差下限和误差上限

name,year,area
test,2017,1.0376800009967053 #mean
test,2017,0.09936810445983806 #lower bound
test,2017,2.118230806622908 #upper bound and so on ...
test,2018,1.0
test,2018,0.13705391957353763
test,2018,2.1881023056535183
test,2019,1.2928531655977922
test,2019,0.17400072775054737
test,2019,3.016064939443665

我想绘制数据，以便在上限和下限之间得到一个阴影区域，并在数据集中的平均值后面有一条线

我试过seaborn.lineplot （https://seaborn.pydata.org/examples/errorband_lineplots.html） 但是，它会计算树值的平均值，因此该线不是实际平均值应位于的位置。 有人有什么想法吗？ 有可能改变seaborn计算中心线的方式吗？（例如中位数）

Answer 1

您可以使用seaborn.lineplot的estimator关键字。在documentation中，您可以找到与此相关的：

estimator : name of pandas method or callable or None, optional

Method for aggregating across multiple observations of the y variable at the same x level. If None, all observations will be drawn.

estimator的默认值为mean，这解释了您在问题中描述的观察结果。因此，您可以定义一个lambda函数，始终选择相同year的三个值中的第一个值

lambda x: x[0]

使用

import seaborn as sns
sns.lineplot(x='year', y='area', data=df, estimator=lambda x: x[0], marker='o')

给你想要的情节

如果您想改为使用median，请在import numpy as np之前使用estimator=np.median