对齐置信区间，一个在另一个下方

Question

说我有一个熊猫数据帧，其中有3列值得关注：id（文本），min和max（浮点数）代表某个参数的置信区间的上下限（ （以％为单位），例如：

id   min   max
 A   3.5   7.8
 B  11.35 13.25
 C   0.0   2.0

我想以ids在垂直轴上位于下方的图表（如下所示）表示这些数据，并且每条线表示相应id的置信区间的变化。

而且，当然，我的问题是：在Python中是否有（相当）简单的方法？

Answer 1

据我所知，没有图表可用于特别绘制置信区间。但是，您可以使用matplotlib.pyplot.barh()。代码如下。

数据帧准备：

matplotlib.pyplot.barh()

制作图表：

>>> import pandas as pd
>>> df = pd.DataFrame(
...     {
...         'id': ['A', 'B', 'C'],
...         'min': [3.5, 11.35, 0.0],
...         'max': [7.8, 13.25, 2.0]
...     }
... )
>>> df = df.sort_values(by='id', ascending=False)
>>> print(df)
  id    min    max
2  C   0.00   2.00
1  B  11.35  13.25
0  A   3.50   7.80

>>> import matplotlib
>>> import matplotlib.pyplot as plt
>>> plt.style.use('seaborn')
>>> 
>>> plt.figure(figsize=(9.5, 2.5))
>>> plt.barh(df['id'], height=0.5, width=df['max']-df['min'], left=df['min'])
>>> plt.title('Chart title')
>>> plt.show()

Answer 2

在python中，我们可以使用以下代码使用matplotlib库来解决它。

还附加了相同的输出图像。

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
import pandas as pd


id = ["A","B","C"]
min =[3.5,1.35,0.0]
max =[7.8, 13.25, 2.0]

data = [id,min,max]

df = pd.DataFrame(data)
df = df.T
df.columns=["id","min","max"]


for index, row in df.iterrows():
    m2m = np.linspace( row['min'],row['max'])
    y_val = np.array([row["id"] for _ in range(len(m2m))])
    plt.plot(m2m, y_val )