Comment ajouter des barres d'erreur asymétriques à un barplot groupé Pandas?

Question

Suite à la réponse acceptée à this question je suis capable de reproduire les mêmes résultats pour mes propres données. Cependant, j'ai besoin de tracer asymétrique barres d'erreur.

dfdict = {'ID': ['A', 'A', 'B', 'B', 'C', 'C', 'D', 'D'], 
     'quarter': ['2015 2Q', '2016 1Q', '2015 2Q', '2016 1Q', '2015 2Q', 
        '2016 1Q', '2015 2Q', '2016 1Q'], 
     'Percent': [0.851789, 0.333333, 0.355240, 0.167224, 1.533220, 
        0.333333, 0.170358, 0.000000], 
     'AgrCoullLower': [ 0.378046, 0.057962, 0.061850, -0.027515, 
         0.866025, 0.057962, -0.028012, -0.092614], 
     'AgrCoullUpper': [1.776511, 1.054612, 1.123492, 0.810851, 
         2.645141, 1.054612, 0.825960, 0.541513]} 
df = pd.DataFrame(dfdict) 
df 
    ID quarter Percent AgrCoullLower AgrCoullUpper 
0 A 2015 2Q 0.851789  0.378046  1.776511 
1 A 2016 1Q 0.333333  0.057962  1.054612 
2 B 2015 2Q 0.355240  0.061850  1.123492 
3 B 2016 1Q 0.167224  -0.027515  0.810851 
4 C 2015 2Q 1.533220  0.866025  2.645141 
5 C 2016 1Q 0.333333  0.057962  1.054612 
6 D 2015 2Q 0.170358  -0.028012  0.825960 
7 D 2016 1Q 0.000000  -0.092614  0.541513 

errLo = df.pivot(index='ID', columns='quarter', values='AgrCoullLower') 
errHi = df.pivot(index='ID', columns='quarter', values='AgrCoullUpper') 

df.pivot(index='ID', columns='quarter', values='Percent')\ 
    .plot(kind='bar', yerr=errLo) 

Comme matplotlib permet de errorbars asymétriques en utilisant une construction yerr=[ylo, yhi], j'espérais quelque chose de similaire ici. Malheureusement, il n'est pas possible de simplement remplacer yerr=[errLo, errHi] puisque les tableaux (ayant la forme (4,2)) ne peuvent pas être simplement insérés de cette façon (trace de la pile plus tard), le graphique contient des barres d'erreur symétriques (jamais utiliser les deuxièmes tableaux) . En utilisant yerr=np.row_stack((errLo, errHi)), je reçois

ValueError: yerr must be a scalar, the same dimensions as y, or 2xN. 

Est-il un moyen d'amadouer Pandas en fournissant groupés, asymétriques errorbars?

Cette trace de la pile:

ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-26-336a22db15e6> in <module>() 
----> 1 df.pivot(index='ID', columns='quarter', values='Percent') .plot(kind='bar', yerr=[errLo, errHi]) 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/tools/plotting.py in __call__(self, x, y, kind, ax, subplots, sharex, sharey, layout, figsize, use_index, title, grid, legend, style, logx, logy, loglog, xticks, yticks, xlim, ylim, rot, fontsize, colormap, table, yerr, xerr, secondary_y, sort_columns, **kwds) 
    3669       fontsize=fontsize, colormap=colormap, table=table, 
    3670       yerr=yerr, xerr=xerr, secondary_y=secondary_y, 
-> 3671       sort_columns=sort_columns, **kwds) 
    3672  __call__.__doc__ = plot_frame.__doc__ 
    3673 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/tools/plotting.py in plot_frame(data, x, y, kind, ax, subplots, sharex, sharey, layout, figsize, use_index, title, grid, legend, style, logx, logy, loglog, xticks, yticks, xlim, ylim, rot, fontsize, colormap, table, yerr, xerr, secondary_y, sort_columns, **kwds) 
    2554     yerr=yerr, xerr=xerr, 
    2555     secondary_y=secondary_y, sort_columns=sort_columns, 
-> 2556     **kwds) 
    2557 
    2558 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/tools/plotting.py in _plot(data, x, y, subplots, ax, kind, **kwds) 
    2380        pass 
    2381     data = series 
-> 2382   plot_obj = klass(data, subplots=subplots, ax=ax, kind=kind, **kwds) 
    2383 
    2384  plot_obj.generate() 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/tools/plotting.py in __init__(self, data, **kwargs) 
    1843 
    1844   self.log = kwargs.pop('log',False) 
-> 1845   MPLPlot.__init__(self, data, **kwargs) 
    1846 
    1847   if self.stacked or self.subplots: 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/tools/plotting.py in __init__(self, data, kind, by, subplots, sharex, sharey, use_index, figsize, grid, legend, rot, ax, fig, title, xlim, ylim, xticks, yticks, sort_columns, fontsize, secondary_y, colormap, table, layout, **kwds) 
    904   self.errors = {} 
    905   for kw, err in zip(['xerr', 'yerr'], [xerr, yerr]): 
--> 906    self.errors[kw] = self._parse_errorbars(kw, err) 
    907 
    908   if not isinstance(secondary_y, (bool, tuple, list, np.ndarray, Index)): 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/pandas/tools/plotting.py in _parse_errorbars(self, label, err) 
    1423    else: 
    1424     # raw error values 
-> 1425     err = np.atleast_2d(err) 
    1426 
    1427    err_shape = err.shape 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/core/shape_base.py in atleast_2d(*arys) 
    98  res = [] 
    99  for ary in arys: 
--> 100   ary = asanyarray(ary) 
    101   if len(ary.shape) == 0: 
    102    result = ary.reshape(1, 1) 

/usr/local/lib/python3.4/dist-packages/numpy/core/numeric.py in asanyarray(a, dtype, order) 
    523 
    524  """ 
--> 525  return array(a, dtype, copy=False, order=order, subok=True) 
    526 
    527 def ascontiguousarray(a, dtype=None): 

ValueError: cannot copy sequence with size 4 to array axis with dimension 2 

Answer 1

Après quelques essais et erreurs, je compris. Comme vous l'avez mentionné:

matplotlib permet errorbars asymétriques en utilisant une yerr=[ylo, yhi] construction

Mais il se trouve que, puisque vous avez deux groupes de barres (c.-à- « 2015 2Q » et « 2016 1er trimestre »), la forme attendue par matplotlib est (2, 2, 4), ou: [nombre de groupes] x 2 x [nombre de barres par groupe].

Ceci est mon code, commençant après la définition de errLo et errHi dans votre code:

err = [] 
for col in errLo: # Iterate over bar groups (represented as columns) 
    err.append([errLo[col].values, errHi[col].values]) 
err = np.abs(err) # Absolute error values (you had some negatives) 
pprint(err) 
print 'Shape:', np.shape(err) 

df.pivot(index='ID', columns='quarter', values='Percent').plot(kind='bar', yerr=err) 
plt.show() 

Sortie:

array([[[ 0.378046, 0.06185 , 0.866025, 0.028012], 
     [ 1.776511, 1.123492, 2.645141, 0.82596 ]], 

     [[ 0.057962, 0.027515, 0.057962, 0.092614], 
     [ 1.054612, 0.810851, 1.054612, 0.541513]]]) 
Shape: (2L, 2L, 4L)