如何基于指定dataframe绘制按g列分组的带误差带多折线图

这个需求完全可以实现，具体实现步骤和代码示例如下：

1. 数据预处理 #

你当前的DataFrame是宽表格式，需要先转换为绘图所需的长表格式，把f1-f5这几个特征列转为x轴的分类值，对应的值作为y轴数值，同时保留g列作为分组染色的依据。
转换用pandas的melt方法即可，代码如下：

import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

# 构造你给出的示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'f1.': [1., 2., 1., 5., 9., 8.],
    'f2.': [2., 4., 2., 4., 2., 4.],
    'f3.': [3., 6., 3., 6., 7., 2.],
    'f4.': [4., 8., 6., 8., 5., 4.],
    'f5.': [1., 7., 1., 7., 1., 5.],
    'g': [0, 0, 1, 1, 0, 1]
})

# 宽表转长表
df_long = df.melt(
    id_vars=['g'], 
    value_vars=['f1.', 'f2.', 'f3.', 'f4.', 'f5.'],
    var_name='feature',
    value_name='value'
)

2. 绘制带误差带的折线图 #

直接用seaborn的lineplot函数即可，它默认会按分组计算均值和置信区间作为误差带，hue参数指定为g即可按g列的取值区分线条颜色：

sns.lineplot(
    data=df_long,
    x='feature',
    y='value',
    hue='g',
    ci=95, # 误差带为95%置信区间，要换成标准差可以设为ci='sd'
    marker='o' # 可以加标记点让数据点更清晰
)
plt.show()

如果你需要每一行单独画一条线、不需要聚合计算均值的误差带，也可以单独遍历每一行绘图，同时按g列取对应颜色，误差带可以根据你自己的误差数据源设置，如果是用每行的波动范围做误差带，自行计算上下界后调用plt.fill_between即可实现。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cranjis