'PARAMETER_MAPPING', 'T_WAFER_ID', 'WAFER_TYPE','SITE',‘VALUE',遍历每个参数,按照T_WAFER_ID分组,横坐标为T_WAFER_ID,纵坐标为VALUE,画出每个T_WAFER_ID的box图,如果WAFER_TYPE为DRB_WAFER,则box图的颜色为绿色,如果WAFER_TYPE为NONE_DRB_WAFER,则box图的颜色为黄色
时间: 2025-06-22 12:30:30 浏览: 16
<think>好的,我现在需要帮用户解决一个新的数据可视化问题。首先,我需要仔细理解用户的需求。用户这次的请求是:遍历每个参数(PARAMETER_MAPPING),按照T_WAFER_ID分组,横坐标为T_WAFER_ID,纵坐标为VALUE,每个T_WAFER_ID画一个箱线图,并根据WAFER_TYPE设置颜色,DRB_WAFER用绿色,NONE_DRB_WAFER用黄色。
首先,我需要回顾用户之前的问题,之前是关于使用LOTNO和WAFER_NO作为横坐标,并且根据MEASURE_TIME排序。而这次的重点是T_WAFER_ID,并且需要按照不同的WAFER_TYPE来着色。这意味着数据结构可能不同,可能需要不同的预处理步骤。
接下来,我需要考虑用户可能的数据结构。用户提到的列包括PARAMETER_MAPPING、T_WAFER_ID、WAFER_TYPE、SITE、VALUE。看起来数据已经是长格式(每个站点值作为一行),可能已经经过melt处理,或者需要用户自己进行重塑。之前的回答中使用了melt来将站点列转换为长格式,所以这次可能需要确认数据是否已经是长格式,或者是否需要类似的预处理。
然后,我需要确保数据正确分组。用户希望按T_WAFER_ID分组,每个组对应一个箱线图。每个箱线图展示该T_WAFER_ID下的VALUE分布。颜色根据WAFER_TYPE决定,同一T_WAFER_ID可能有不同的WAFER_TYPE吗?可能需要确认这一点。假设每个T_WAFER_ID只有一个WAFER_TYPE,这样每个箱线图颜色单一,否则可能需要处理多颜色情况,但通常每个T_WAFER_ID应该对应唯一的WAFER_TYPE。
接下来,考虑使用Python的库,如seaborn或matplotlib。Seaborn的boxplot函数支持hue参数,可以按WAFER_TYPE着色,但需要确保每个T_WAFER_ID对应的WAFER_TYPE是单一的,否则可能会在同一位置出现多个箱线图,导致混乱。如果每个T_WAFER_ID对应一个WAFER_TYPE,那么可以直接用hue参数,但需要检查是否有重复的情况。
另外,横坐标需要是T_WAFER_ID,每个唯一的T_WAFER_ID对应一个箱线图。可能需要将T_WAFER_ID转换为分类变量并按某种顺序排列,比如按出现顺序或按测量时间排序,但用户没有提到排序的要求,所以可能只需要按数据中的自然顺序排列。
颜色映射方面,需要将DRB_WAFER设为绿色,NONE_DRB_WAFER设为黄色。在seaborn中可以通过palette参数传递颜色字典,或者在hue参数中指定颜色映射。
可能的步骤是:
1. 数据预处理:确保数据是长格式,每个站点对应的VALUE已经转换为行。
2. 遍历每个PARAMETER_MAPPING,过滤数据。
3. 对每个参数的数据,按T_WAFER_ID分组,绘制箱线图,颜色根据WAFER_TYPE设置。
4. 设置图表标题、坐标轴标签、颜色等。
需要处理的问题包括:
- 数据是否需要提前排序?
- 如何确保每个T_WAFER_ID对应的颜色正确?
- 如何处理可能存在的多个WAFER_TYPE对应同一个T_WAFER_ID的情况?
- 图表的美观性,如标签旋转、图例位置等。
此外,用户可能在之前的处理中已经有了melted_data,但这次可能需要不同的结构。例如,用户之前可能已经有了每个站点作为一行,但这里的SITE列可能已经存在,或者需要重新处理。
还需要考虑代码的效率和可读性,是否需要函数封装,如何处理大量参数时的性能问题,以及是否需要交互式可视化等优化建议,如用户之前提到的Plotly。
可能的错误点:
- T_WAFER_ID和WAFER_TYPE之间的对应关系不唯一,导致颜色混乱。
- 数据中存在缺失值,影响箱线图的绘制。
- 横坐标标签过多导致重叠,需要旋转或调整布局。
总结下来,解决方案应包括数据预处理、颜色映射、循环绘制每个参数的图表,并处理可能出现的横坐标标签问题。同时,需要给出优化建议,如交互式可视化或处理大数据集的方法。</think>以下是针对该需求的完整实现方案,使用Python进行分步说明:
---
### **一、数据预处理**
**目标**:准备符合绘图要求的长格式数据
```python
# 假设原始数据已包含以下列:
# ['PARAMETER_MAPPING', 'T_WAFER_ID', 'WAFER_TYPE', 'SITE1_VAL'...'SITE25_VAL']
# 将宽格式转为长格式(若尚未转换)
site_columns = [f'SITE{i}_VAL' for i in range(1, 26)]
melted_data = data.melt(
id_vars=['PARAMETER_MAPPING', 'T_WAFER_ID', 'WAFER_TYPE'],
value_vars=site_columns,
var_name='SITE',
value_name='VALUE'
)
```
---
### **二、可视化核心代码**
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
def plot_parameter_boxplots(parameter):
# 筛选特定参数的数据
subset = melted_data[melted_data['PARAMETER_MAPPING'] == parameter]
# 创建画布
plt.figure(figsize=(15, 6))
# 定义颜色映射规则
palette = {
'DRB_WAFER': '#00FF00',
'NONE_DRB_WAFER': '#FFFF00'
}
# 绘制箱线图
sns.boxplot(
x='T_WAFER_ID',
y='VALUE',
hue='WAFER_TYPE',
data=subset,
palette=palette,
dodge=False # 确保同一T_WAFER_ID不分离显示
)
# 美化图表
plt.title(f'{parameter} - 按晶圆ID分布')
plt.xlabel('晶圆唯一标识 (T_WAFER_ID)')
plt.ylabel('测量值')
plt.xticks(rotation=45)
plt.legend(title='晶圆类型')
plt.tight_layout()
plt.show()
# 遍历所有参数生成图表
for param in melted_data['PARAMETER_MAPPING'].unique():
plot_parameter_boxplots(param)
```
---
### **三、关键技术解析**
1. **数据关系映射**
- 使用$T\_WAFER\_ID$作为唯一标识符,通过`sns.boxplot`的`x`参数实现分组
- 颜色映射逻辑:
$$color = \begin{cases}
\text{绿色} & \text{if } WAFER\_TYPE=DRB\_WAFER \\
\text{黄色} & \text{otherwise}
\end{cases}$$
2. **统计图形特性**
- 每个箱线图展示:
- 下限:$Q1 - 1.5IQR$
- 箱体:$Q1$(25%分位数)至$Q3$(75%分位数)
- 中线:中位数(50%分位数)
- 上限:$Q3 + 1.5IQR$
- 超出范围的离散点自动标记为异常值
3. **坐标轴处理**
- 通过`rotation=45`解决长ID标签重叠问题
- `dodge=False`确保同一$T\_WAFER\_ID$不产生分组偏移
---
### **四、优化建议**
1. **交互式可视化**
```python
import plotly.express as px
fig = px.box(
subset,
x='T_WAFER_ID',
y='VALUE',
color='WAFER_TYPE',
color_discrete_map=palette
)
fig.show()
```
2. **异常值标注**
```python
# 计算异常值
Q1 = subset['VALUE'].quantile(0.25)
Q3 = subset['VALUE'].quantile(0.75)
IQR = Q3 - Q1
subset['is_outlier'] = (subset['VALUE'] < (Q1 - 1.5*IQR)) | (subset['VALUE'] > (Q3 + 1.5*IQR))
# 在图上标注异常值数量
outliers = subset.groupby('T_WAFER_ID')['is_outlier'].sum()
for idx, count in enumerate(outliers):
plt.text(idx, subset['VALUE'].max()*1.02, f'异常值:{count}', ha='center')
```
3. **性能优化策略**
```python
# 内存优化(分类数据转换)
melted_data['T_WAFER_ID'] = melted_data['T_WAFER_ID'].astype('category')
melted_data['WAFER_TYPE'] = melted_data['WAFER_TYPE'].astype('category')
```
---
### **五、典型分析场景**
1. **工艺一致性分析**
- 对比不同$T\_WAFER\_ID$的中位数偏移
2. **设备稳定性监控**
- 观察同一$T\_WAFER\_ID$的$IQR$范围变化
3. **异常批次追溯**
- 通过颜色快速识别DRB_WAFER的分布特征
---
### **六、常见问题处理**
| 问题现象 | 解决方案 |
|---------|----------|
| 横坐标标签重叠 | 使用`plt.xticks(rotation=90)`或改用热力图 |
| 颜色未正确映射 | 检查`WAFER_TYPE`分类是否包含未知类型 |
| 图形渲染卡顿 | 使用`matplotlib`的`agg`后台:`plt.switch_backend('agg')` |
建议先对单个参数进行测试验证,再批量生成全参数图表。
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