Snippet for strip and errorbar mean plot.

plot_strip_errorbar_mean.py

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
import pandas as pd
import numpy as np
from typing import Tuple

def plot_data(combined_tidy_df: pd.DataFrame, source: str, title: str, figsize: Tuple[int, int]) -> None:
    """
    특정 소스에 대한 데이터를 평균, 표준편차, 개별 데이터 포인트와 함께 플롯합니다.

    Args:
        combined_tidy_df (pd.DataFrame): 데이터를 포함하는 결합된 tidy DataFrame.
        source (str): 필터링할 특정 소스.
        title (str): 플롯의 제목.
        figsize (Tuple[int, int]): 그림의 크기.

    Returns:
        None
    """
    # 특정 소스에 대해 필터링
    df = combined_tidy_df[combined_tidy_df["Source"] == source]

    # 평균과 표준편차 계산
    summary_df = df.groupby("Time")["Value"].agg(mean="mean", sd="std").reset_index()

    # 플롯팅
    plt.figure(figsize=figsize)

    # 개별 데이터 포인트를 위한 스트립플롯
    sns.stripplot(data=df, x="Time", y="Value", color="black", alpha=0.5, jitter=True)

    # 평균값을 위한 포인트플롯
    sns.pointplot(
        data=summary_df, x="Time", y="mean",
        linestyle="none",  # 포인트 사이의 선 제거
        markers="_", markersize=20, color="black"
    )

    # 사용자 정의 두께의 오차 막대 추가
    plt.errorbar(
        summary_df["Time"], summary_df["mean"], yerr=summary_df["sd"],
        fmt='none', ecolor="black", capsize=5, elinewidth=1.  # 두께 조정
    )

    # y=0에 수평 참조선 추가
    plt.axhline(0, color='black', linestyle='--', linewidth=1)

    # 레이블과 제목 설정
    plt.title(title, fontsize=12)
    plt.xlabel('Time (month)', fontsize=10)
    plt.ylabel('% Difference', fontsize=10)
    plt.ylim(-0.05, 0.2)
    plt.tight_layout()
    plt.show()

# 함수 사용 예시
# plot_data(combined_tidy_df, "AG099 5C", 'AG099 (5±3°C)', (5, 4))
# plot_data(combined_tidy_df, "AG034 5C", 'AG034 (5±3°C)', (4, 4))
# plot_data(combined_tidy_df, "AG099 25C", 'AG099 (25±3°C)', (3, 4))