訂購箱線圖x軸seaborn

Question

我的數據框round_data看起來是這樣的：

 error       username     task_path 
0  0.02 n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w... 39.png 
1  0.10 n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w... 45.png 
2  0.15 n49vq14uhvy93i5uw33tf7s1ei07vngozrzlsr6q6cnh8w... 44.png 
3  0.25 xdoaztndsxoxk3wycpxxkhaiew3lrsou3eafx3em58uqth... 43.png 
...  ...            ...  ... 
1170 -0.11 9qrz4829q27cu3pskups0vir0ftepql7ynpn6in9hxx3ux... 33.png 
1171 0.15 9qrz4829q27cu3pskups0vir0ftepql7ynpn6in9hxx3ux... 34.png 


[1198 rows x 3 columns] 

我想有顯示通過平均性能來分類的每個用戶的錯誤的箱線圖。我所擁有的是：

ax = sns.boxplot(x="username", y="error", data=round_data, 
       whis=np.inf, color="c",ax=ax) 

導致這個情節：

我如何排序的x軸（即用戶）的平均誤差？

Answer 1

好吧，我想通了答案：

grouped = round_data[round_data.batch==i].groupby("username") 
users_sorted_average = pd.DataFrame({col:vals['absolute_error'] for col,vals in grouped}).mean().sort_values(ascending=True) 

傳遞users_sorted_average爲 「命令」 參數在seaborn繪圖功能會得到期望的行爲：

ax = sns.boxplot(x="username", y="error", data=round_data, 
       whis=np.inf,ax=ax,color=c,order=users_sorted_average.index)