Pandas dataframe：绘制有意义的图

Question

我有以下结果集，但按原样绘制它并没有给出有意义的图，因为对于每个召回值都有多个精度值。如果我按原样绘制结果：

plot4 = ggplot(aes(x='recall', y='precision'), data=df_unique) + geom_line() + geom_point() + ggtitle("MoLT Evaluation test")
ggsave(plot4, "myplot.png")

与我们为此类指标获得的正态曲线相比，它给出了一个不太漂亮的图。

       precision    recall
1       0.000000  0.000000
17859   0.133333  0.009050
13159   0.066667  0.012195
9232    0.133333  0.012500
6131    0.066667  0.013333
7900    0.066667  0.014085
11671   0.066667  0.014925
5297    0.466667  0.015284
535     0.066667  0.015625
11223   0.133333  0.018018
5409    0.066667  0.019608
10840   0.266667  0.019802
13241   0.066667  0.020408
15957   0.200000  0.020833
21584   0.200000  0.021583
11746   0.333333  0.021834
11272   0.066667  0.022222
10904   0.066667  0.023256
13015   0.466667  0.023891
1010    0.533333  0.025641
2461    0.066667  0.027027
15294   0.200000  0.027523
11566   0.600000  0.028846
5103    0.066667  0.029412
7547    0.333333  0.030864
10059   0.333333  0.032258
20019   0.266667  0.033058
637     0.066667  0.033333
16226   0.200000  0.033708
9071    0.200000  0.034884

我想对每个值取平均值并构建一个新的数据框。

(Pdb) x[(x.recall == 0.1)]
       precision  recall
230     0.066667     0.1
119     0.133333     0.1
714     0.200000     0.1
284     0.266667     0.1
15705   0.333333     0.1
8057    0.466667     0.1
4871    0.533333     0.1

我想按如下方式构建我的新数据框

       precision  recall
   1     0.000     0.0
   2     0.104     0.1
   3     0.234     0.2

我怎样才能在应用模式下做这样的事情：

x[(x.recall == 0.1)]

或任何其他技术来构建数据框，每个唯一召回值的平均值。

Answer 1

将这个问题分成两部分：

创建一个 'bin' 列来分组
按新列对数据进行分组，然后计算每组的平均值

您的代码可能如下所示：

import pandas as pd
import numpy as np

# ... load your data ...

# Create bins by rounding 'recall' to specified number of decimal places
df_unique["recall_bins"] = np.round(df_unique["recall"], 2)   

# Group your data according to the bins you just created
groups = df_unique.groupby("recall_bins")

# Calculate the means of each group
precision_means = groups.aggregate({"precision": np.mean})

您可以阅读有关拆分-应用-组合方法的更多信息here。

Pandas dataframe：绘制有意义的图

Pandas dataframe: Plotting meaningful plot

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