向 seaborn 散点图添加误差条（当组合线图时）

Question

我在seaborn中有一个散点图+线图，是这样创建的：

import seaborn as sns
import pandas as pd

# load sample data from seaborn
flights = sns.load_dataset('flights')

fig_example = plt.figure(figsize=(10, 10))
sns.lineplot(data=flights, x="year", y="passengers", hue="month")
sns.scatterplot(data=flights, x="year", y="passengers", hue="month",legend=False)

现在，我想添加错误栏。例如，第一个入口点是 (year=1949, passengers=112)。我想为这个特定项目添加一个标准。例如：+= 5 名乘客。我该怎么做？

这个问题没有回答我的问题：How to use custom error bar in seaborn lineplot?

我需要将其添加到散点图中。不是线图。

当我尝试这个命令时：

ax = sns.scatterplot(x="x", y="y", hue="h", data=gqa_tips, s=100, ci='sd', err_style='bars')

失败：

AttributeError: 'PathCollection' object has no property 'err_style'

谢谢。

Answer 1

这个问题似乎显示了对误差线/置信区间的误解 (ci)。
- 具体来说，...第一个入口点...我想为这个特定项目添加一个 std
在单个数据点上放置误差条是不正确的统计表示，因为这些单个数据点没有误差，至少在与问题相关时没有误差。
- ^{个别数据点可能存在与准确度和精密度相关的测量误差，但此处并非如此。有关测量误差的示例，请参阅 Measurements and Error Analysis and Visualizing Errors。}
图中的每个点都没有错误，因为它是一个精确值。
- 聚合值（例如平均值）相对于所有真实数据点的 ci。
在没有 hue 的 lineplot 中生成的聚合值将使用 estimator='mean'，然后将有 ci.
参考 How to use custom error bar in seaborn lineplot 自定义 ci。

import pandas as pd
import seaborn as sns

# load the data
flights = sns.load_dataset('flights')

# plots
fig, (ax1, ax2, ax3) = plt.subplots(ncols=3, figsize=(18, 7))
sns.lineplot(data=flights, x="year", y="passengers", marker='o', ci=95, ax=ax1, label='Mean CI: 95')
ax1.set(title='Mean Passengers per Year')

sns.lineplot(data=flights, x="year", y="passengers", ci='sd', err_style='bars', ax=ax2, label='Mean CI: sd')
flights.groupby('year').passengers.agg([min, max]).plot(ax=ax2)
ax2.set(title='Mean Min & Max Passengers per Year')

sns.lineplot(data=flights, x="year", y="passengers", hue="month", marker='o', ax=ax3)
ax3.set(title='Individual Passengers per Month\nNo CI for Individual Points')

向 seaborn 散点图添加误差条（当组合线图时）

Adding error bars to seaborn scatter plot (when a line plot is combined)

data-visualization

matplotlib

scatter-plot

seaborn

errorbar