Seaborn tsplot 未显示 CI 波段

Posted 2023-03-12

【中文标题】Seaborn tsplot 未显示 CI 波段

【英文标题】：Seaborn tsplot not showing CI bands

【发布时间】：2015-05-23 06:26:14

【问题描述】：

我有一个示例数据框here（它是df 的泡菜）。当我执行以下操作时：

df = pd.read_pickle('test.pickle')
sns.tsplot(data=df.sort('time', ascending=True), time='time', unit='entity', condition='prior_type', value='perf')

我得到以下输出（无）：

当我将其更改为使用 unit_traces 时，我实际上可以看到数据

sns.tsplot(data=df.sort('time', ascending=True), time='time', unit='entity', condition='prior_type', value='perf', err_style='unit_traces')

我的问题是为什么我看不到 CI？数据在某些地方有点脱节，但我仍然认为它应该能够得出某种置信区间。我在这里遗漏了什么吗？

【问题讨论】：

您的坐标轴相差近四个数量级...缩放是否以某种方式中断，您只需将第一个图重新缩放为 0-400？

@AN6U5 我试过了，我实际上是想重新缩放第一个图，我的数据中有一些非常大的异常值，但绝大多数都在第二个图的范围内，所以我希望看看那里的一些置信区间

这看起来像当 y 轴限制设置为 None 时会发生什么，也许尝试设置 ylim 到 pyplot 例如plt.ylim((0, 400))，虽然我不确定为什么一开始就没有设置限制。

顺便说一下，pickle 文档 (docs.python.org/2/library/pickle.html) 建议“永远不要解开从不受信任或未经身份验证的来源收到的数据”。所以在未来，最好只提供几行数据框。

@exp1orer 注意，我这样做主要是为了确保有足够的数据用于绘图，但将来会考虑到这一点，感谢您的注意

【参考方案1】：

如果缺少数据，默认估计器 (numpy.mean) 会生成 NaN，而 matplotlib 只是避免了绘图（通常很有帮助，但在这里可能会造成混淆）。使用 nan-safe 估计器，例如 scipy.stats.nanmean 应该可以工作。抱歉，这在文档中并不明显。

【参考方案2】：

scipy.stats.nanmean 从 scipy 0.15.0 开始被弃用，取而代之的是 numpy.nanmean。在scipy 0.15.0 documentation 中阅读更多内容。