是否可以用每组中的观察次数来注释 seaborn 小提琴图？

Question

我想用每组中的观察次数来注释我的小提琴图。所以这个问题本质上和this one是一样的，除了：

python 而不是 R，
seaborn 而不是 ggplot，并且
小提琴图而不是箱线图

让我们以 Seaborn API documentation 中的这个例子为例：

import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

我想在小提琴上放置 n=62、n=19、n=87 和 n=76。这可行吗？

Answer 1

您首先需要存储 y 位置和 x 位置的所有值（为此使用您的数据集）以便使用 ax.text，然后一个简单的 for 循环可以将所有内容写入位置期望：

import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

tips = sns.load_dataset("tips")
ax = sns.violinplot(x="day", y="total_bill", data=tips)

yposlist = tips.groupby(['day'])['total_bill'].median().tolist()
xposlist = range(len(yposlist))
stringlist = ['n = 62','n = 19','n = 87','n = 76']

for i in range(len(stringlist)):
    ax.text(xposlist[i], yposlist[i], stringlist[i])

plt.show()

Answer 2

在这种情况下，我喜欢预先计算注释值并将它们合并到分类轴中。换句话说，预先计算例如 "Thurs, N = xxx"

看起来像这样：

import seaborn as sns
sns.set_style("whitegrid")
ax= (
    sns.load_dataset("tips")
       .assign(count=lambda df: df['day'].map(df.groupby(by=['day'])['total_bill'].count()))
       .assign(grouper=lambda df: df['day'].astype(str) + '\nN = ' + df['count'].astype(str))
       .sort_values(by='day') 
       .pipe((sns.violinplot, 'data'), x="grouper", y="total_bill")
       .set(xlabel='Day of the Week', ylabel='Total Bill (USD)')   
)

是否可以用每组中的观察次数来注释 seaborn 小提琴图？

Is it possible to annotate a seaborn violin plot with number of observations in each group?

python

plot

seaborn

violin-plot