Python 折线图

1、作用
描绘一个数值变量相对于第二个数值变量的变化趋势，在折线图中，每个唯一 x 值或 x 值的分组区间仅绘制一个点（就像直方图一样）。如果一个 x 分组区间中有多个观测值，那么该点在折线图中绘制的 y 值将为该数据点在分组中的概括统计值（例如均值或中位数）。绘制的点用线条连接起来，强调 x 值的顺序或相连特性。
2、如果 x 变量表示时间，则数据的折线图通常称之为时间序列图表

3、

# set bin edges, compute centers
xbin_edges = np.arange(0.5, df['num_var1'].max()+0.25, 0.25)
xbin_centers = (xbin_edges + 0.25/2)[:-1]

# 按照xbin_edges分段列的值，返回每段区间内有几个值
data_xbins = pd.cut(df['num_var1'], xbin_edges, right = False, include_lowest = True)
#均值
y_means = df['num_var2'].groupby(data_xbins).mean()
#标准误，不包含缺失值
y_sems = df['num_var2'].groupby(data_xbins).sem()

# plot the summarized data
plt.errorbar(x = xbin_centers, y = y_means, yerr = y_sems)

cut函数
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