具有预测(列)值和实际(列)值的DF。我想绘制一个叠加的直方图,它与使用色调属性时具有相同的外观。如果不重建原始数据,我无法找到这样做的方法
下面是我尝试做的一个例子:
df = pd.DataFrame({'A':np.random.uniform(low=0.0, high=9.0, size=(150,)),'P':np.random.uniform(low=0.0, high=9.0, size=(150,))})
actual = df.A.to_frame()
predicted = df.P.to_frame()
print(df.head())
actual.columns = ['value']
actual['t'] = 'A'
predicted.columns = ['value']
predicted['t'] = 'P'
tmp = pd.concat([actual,predicted])
print(tmp.head())
sns.histplot(data=tmp,x='value' ,hue="t")
Output:
Original DF
A P
0 2.546046 2.503833
1 4.797077 2.306720
2 1.358222 4.839675
3 7.063206 8.828486
4 3.010978 7.406337
Manipulated DF
value t
0 2.546046 A
1 4.797077 A
2 1.358222 A
3 7.063206 A
4 3.010978 A
<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x7fd657112fd0>
Q:如何在不操纵原始DF的情况下获得类似的结果
除非我误解了你的要求
从docs开始:
相关问题 更多 >
编程相关推荐