如何在Pandas中绘制分组数据中位数并反转直方图顺序

先看原代码，它能生成A、B两组数据的直方图：

from pandas import DataFrame
import numpy as np
x = ['A']*300 + ['B']*400 
y = np.random.randn(700)
df = DataFrame({'Letter': x, 'N': y})
df.hist('N', by='Letter')

要实现两个需求，直接看修改后的代码：

from pandas import DataFrame
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成原始数据
x = ['A']*300 + ['B']*400 
y = np.random.randn(700)
df = DataFrame({'Letter': x, 'N': y})

# 1. 调整分组顺序：把B设为第一个分组，A在后
df['Letter'] = df['Letter'].astype('category').cat.set_categories(['B', 'A'], ordered=True)

# 绘制分组直方图，获取子图对象
axs = df.hist('N', by='Letter', figsize=(10, 5))

# 2. 计算每组的中位数，添加垂直线
medians = df.groupby('Letter')['N'].median()
# 遍历每个子图，对应分组画中位数线
for ax, (letter, median) in zip(axs.flat, medians.items()):
    ax.axvline(median, color='red', linestyle='--', linewidth=2)
    # 给中位数线加标注，方便查看数值
    ax.text(median, ax.get_ylim()[1]*0.9, f'Median: {median:.2f}', 
            color='red', ha='center')

plt.tight_layout()
plt.show()

关键部分说明： #

• 调整分组顺序：把Letter列转为有序分类，指定['B','A']的顺序，这样hist的by参数就会按这个顺序生成子图，B组自然在左侧。
• 添加中位数线：先用groupby计算每组中位数，再遍历每个子图，用axvline画红色虚线作为中位数标记，同时添加文本标注显示具体数值，更直观。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ale Rey