柱状图：带误差棒

误差棒可以表示样本标准差，也可以表示样本标准误。

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导入库：

import pandas as pd

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自定义用来绘制带误差棒（样本标准差、样本标准误）的柱状图：

def col(y, x, df, errprbar='std', face=False) :   
    if not face:
        print(ggplot(df.groupby([x])[y]\
                       .agg(['mean','std', 'sem']).reset_index(),
                     aes(y='mean', x=x))
          + geom_errorbar(aes(ymin=f'mean - {errprbar}', 
                               ymax=f'mean + {errprbar}'), 
                          width=.2 )
          + geom_col()     
          + labs(y=y,x=x)
          + theme_bw()
          + theme(axis_text_x=element_text(angle=45))  )
    else:  
        print(ggplot(df.groupby([x,face])[y]\
                       .agg(['mean','std', 'sem']).reset_index(),
                     aes(y='mean', x=x))
          + geom_errorbar(aes(ymin=f'mean - {errprbar}', 
                          ymax=f'mean + {errprbar}'), 
                          width=.2 )
          + geom_col()  
          + labs(y=y,x=x)
          + theme_bw()
          + facet_wrap(f' ~ {face}')
          + theme(axis_text_x=element_text(angle=45))  )

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导入待分析的df：

df = pd.DataFrame({'age': [25, 30, 35, 40, 45, 27, 33, 38, 42, 50],
                   'sex': ['Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female', 'Male', 'Female'],
                   'group': ['A', 'B', 'A', 'B', 'A', 'A', 'B', 'A', 'B', 'A']})
 
# df为：
   age     sex group
0   25    Male     A
1   30  Female     B
2   35    Male     A
3   40  Female     B
4   45    Male     A
5   27  Female     A
6   33    Male     B
7   38  Female     A
8   42    Male     B
9   50  Female     A

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一、不分面

（一）误差棒表示样本标准差

col('age', 'group', df) # 默认标准差
col('age', 'group', df, errprbar='std', face=False)
# 以上代码输出一样：

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（二）误差棒表示样本标准误

col('age', 'group', df, errprbar='sem')
col('age', 'group', df, errprbar='sem', face=False)

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二、分面

（一）误差棒表示样本标准差

col('age', 'group', df, face='sex') # 默认误差棒表示样本标准差
col('age', 'group', df, face='sex', errprbar='std')
 
# 以上代码输出一样：

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（二）误差棒表示样本标准误

col('age', 'group', df, face='sex', errprbar='sem')